Параметрическая аппроксимация

Cтраница 1

Применение параметрической аппроксимации стохастического нелинейного преобразования сводит задачу анализа исходной нелинейности системы к рассмотрению эквивалентной линейной системы со случайными параметрами. [1]

Основная цель этого параграфа - дать в краткой форме теоретическое объяснение тем фактам, которые были выявлены путем моделирования в примере 10.2. Это целесообразно сделать потому, что локальная параметрическая аппроксимация не нашла еще достаточного отражения в теоретических исследованиях и мало используется в практических работах. [2]

Экспериментальные данные, полученные при изучении биологической системы. [3]

Такой способ задания функций степеней принадлежности обладает следующими особенностями: простотой выполнения экспертной оценки с точки зрения психологической нагрузки; компактностью задания функций; простотой математических средств при переходе от одного термина к другому, что рассматривалось в разд. В данном подходе предполагается, что такая параметрическая аппроксимация является достаточной для формализованного представления терминов. [4]

Известно, что для плотностей распределения вероятности ( ПР) с тяжелыми хвостами известные непараметрические оценки как гистограмма, ядерные оценки работают довольно плохо. Как правило, они показывают пики в хвостовой области и не обеспечивают правильного порядка убывания на бесконечности. Для улучшения оценивания в хвостовой области непараметрическими методами предлагается трансформировать исходные данные к ограниченному интервалу, используя параметрическую аппроксимацию истинной функции распределения. Ввиду того, что порядок MISE для трансформированной ядерной оценки определяется среднеквадратичной ошибкой ( MSE) для ПР трансформированной случайной величины, это дает возможность улучшить MISE за счет лучших оценок для последней ПР. [5]

Страницы: 1