Непараметрическая оценка кривой регрессии в условиях больших выборок

Предлагается методика построения непараметрической регрессии в условиях обучающих выборок большого объема. Синтез модели основывается на декомпозиции исходных статистических данных и анализе вероятностных характеристик получаемых множеств случайных величин. Исследуются асимптотические свойства непараметрической регрессии и рассматриваются результаты вычислительного эксперимента. Устанавливается зависимость свойств непараметрической регрессии от количества интервалов дискретизации значений случайной величины и объёма исходных данных. Проводится сравнение аппроксимационных свойств предлагаемой модели и традиционной непараметрической регрессии. Результаты исследований имеют важное значение при решении задач доверительного оценивания плотности вероятности и кривой регрессии.