Детальная информация

В бакалаврской работе рассматриваются автоматические ядерные оценки. В оценках этого типа параметр сглаживания подбирается адаптивно, исходя из информации обо всей выборке, что особенно важно для случая если выборка является малой. В процессе работы удалось получить явные выражения для относительного интегрального среднеквадратичного отклонения автоматических оценок для нормального распределения и ядра Гаусса, а также найти соответствующие оптимальные параметры сглаживания. Достоверность результата была подтверждена методом статистического моделирования, а для сравнения с уже существующими методами - неавтоматической оценкой и Rule of thumb были проведены тесты. Автоматическая оценка для малых выборок оказалась несколько точнее. Кроме того, в работе были построены зависимости значений ОИСКО от параметров, дополнительно проанализированы свойства автоматической оценки.