О непараметрических оценках функции регрессии и ее производных при наличии пропусков данных

Г. М. Кошкин, В. А. Симахин и др. ; Тос. гос. ун-т. Томск, 1974.

3. Шуленин В. П. Введение в робастную статистику / Тос. гос. ун-т. Томск, 1993.

4. Воинов В. Г., Никулин М. С. Несмещенные оценки и их применения. М. : Наука, 1989.

5. Шурыгин А. М. Прикладная статистика. Робастность. Оценивание. Прогноз. М. : Финансы и статистика, 2000.

6. Beran R. An efficient and robust adaptive estimator of location // Ann. Stat. 1978. Vol. 6, № 2. P. 292-313.

7. Симахин В. А. Непараметрическая статистика.

Ч. II. Теория оценок / Курган. гос. ун-т. Курган, 2004.

8. Симахин В. А. Взвешенный метод максимального правдоподобия // Высокие технологии XXI века : материалы IX Междунар. науч.-техн. конф. : в 2 т. Т. 2. Воронеж, 2008. С. 661-672.

9. Васильев В. А., Добровидов А. В., Кошкин Г. М. Непараметрическое оценивание функционалов от распределений стационарных последовательностей. М. : Наука, 2004.

V. А. Simakhin

ROBUST NONPARAMETRIC ESTIMATION OF LINEAR FUNCTIONALS

Robust nonparametric algorithms for estimation of linear functionals on the basis of weighted maximum likelihood method is considered in the article.

Keywords: robust, nonparametric, linear functional.

© CnMaxHH B. A., 2010

УДК 62-506.1

Н. А. Сергеева, Е. С. Терентьева

О НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ ОЦЕНКАХ ФУНКЦИИ РЕГРЕССИИ И ЕЕ ПРОИЗВОДНЫХ ПРИ НАЛИЧИИ ПРОПУСКОВ ДАННЫХ

Рассмотрены непараметрические методы оценивания регрессии и ее производных по выборкам случайных величин с некоторыми особенностями при их измерении. Представлен бутстреп-метод, применяемый для решения задачи заполнения пропусков в неполных данных или устранения пустот в пространстве наблюдений.

Ключевые слова: непараметрическая оценка регрессии, H-аппроксимация, бутстреп-метод, непараметрическая оценка производной функции регрессии, сходимость оценок.

Проблема моделирования дискретно-непрерывных процессов является одной из центральных в кибернетике. Определяющее значение при постановке задачи идентификации имеет математическая постановка, соответствующая различным априорным предпосылкам. Априорные сведения о процессе, по существу, определяют подход к задаче идентификации.

Ниже мы остановимся на задаче идентификации и связанной с ней задаче оценивания соответствующих вероятностных характеристик в условиях непараметрической неопределенности. В отличие от ставшего традиционным параметрического подхода к решению задачи идентификации в дальнейшем нам понадобятся некоторые качественные свойства поведения исследуемого процесса. Одним из главных этапов на пути решения этой задачи является оценивание регрессионных характеристик входных-выходных переменных процесса.

Непараметрический уровень априорной информации не предполагает наличия этапа выбора параметрической структуры модели, но требует некоторых сведений качественного характера о процессе, например от однозначности или неоднозначности его ха-

рактеристик, линейности для динамических процессов или характере нелинейности. При идентификации линейных динамических объектов мы сталкиваемся с необходимостью оценивания производной функции регрессии. Это связано с оценкой весовой функции линейной системы по измерениям функции переходной характеристики последней. Непараметрическая модель в этом случае представляет собой оценку интеграла Дюамеля.

Существенная особенность данного исследования состоит в предположении, что исходные выборки содержат пропуски данных при контроле входных-выходных переменных объекта. Это приводит к необходимости построения модифицированных непараметрических оценок функции регрессии и ее производных.

Пусть имеется неравномерная выборка статистически независимых наблюдений (иі, xi), і = 1,5, входных и выходных переменных системы объемом 5. Здесь иі - значение вектора наблюдений входных воздействий размерности т в і-й точке выборки, а хі -значение выходного воздействия в этой точке. Требу-

ется построить непараметрическую модель объекта и восстановить производную первого порядка стохастической зависимости х(и) по имеющейся выборке наблюдений.

На начальном этапе восстановления х(и) Ух е 0(х) принимается статистика [1]:

х(и) = Е х. ПФ

І=1 к=1

(„к Л

с:

ЕПф

1=1 к=1

кк

ск

V 5 у

I" Ф2(2^2 <ОТ, ІІт — -Ф J С

с.

= 5(и^ - ti),

С, > 0, Ііт С, = 0, Ііт 5 - С,т = с».

[2]:

. (и)=кСт Е х* П н

ЛСк і=і і=і

і * і Л

иу - и/

V к у

1 к т / .

1 Х-' 1—Г ^ И _ И

— Е Пф кст /-її і

Л6к і=1 і=1

= const Уи є О(и).

Можно показать, что

кт

—ЕП н

т

ко'

к і=1 і=1

= 1 У и єО(и).

К классу функций Н(2) и Ф(2) относятся, например, гауссова кривая и функция Соболева.

В качестве оценки производной регрессии предлагается взять аппроксимацию, построенную на рабочей равномерной выборке, в виде [3]:

где Ф(2) - колоколообразная функция, удовлетворяющая следующим условиям [1]:

Ф(2) <ГО, У 2 еП(г), | Ф(2^2 = 1,

кт

Хк

КСк і=1 і=1

/ і * і Л иу - и/

V к У

здесь 5 (и1 - ^) - дельта-функция Дирака, 2 - аргументы колоколообразной функции.

Параметр размытости С5 должен удовлетворять условиям [1]:

где а = (а1,...,ат), а. = {0,1}, і = 1,т, если а. = 1, то

по переменной и1 берется производная первого порядка, если а = 0, то производная нулевого порядка;

Н(/)(2) - функция, удовлетворяющая интегральным условиям, сформулированным ниже.

Если и - скалярная величина, т. е. т = 1, то оценка первой производной регрессии (6) при а = 1 является асимптотически несмещенной и состоятельной при выполнении следующих условий:

| Н(l)(2)d2 = 0, Ок | 2Н(/)(2)d2 = -1,

На следующем этапе строится Н-аппроксимация

| Н(//) (2^2 < <Х>.

где {(и*,х*)} - рабочая равномерная выборка объемом k < 5; с*т —— 0; — да; Уj = 1,...,т. Тогда

1 ( и1 — ti Л

—НI----------I — 5(иу — ti) с ростом ^ где Н (2) - ко-

ск I с* )

локолообразная функция, отличающаяся от Ф(2) на множитель, равный константе

Техника доказательства основывается на результатах [3].

Заметим, что обозначенные выше условия сужают класс функций, которые могли бы применяться в случае восстановления кривой регрессии. В частности,

гауссова кривая Н(2) =------ (рис. 1, а) имеет произ-

2л

водную Н '(2) (рис. 1, б), которая сложна с вычислительной точки зрения, однако ее можно заменить кусочно-постоянным аналогом Н<7> (2) (рис. 1, в). Отметим, что время вычисления Н<7> (2) в 1,3 раза меньше, чем Н '(2).

и -и

о

к

х

Рис. 1

Для выбора оптимального параметра размытости введем меру отклонения оценки (6) от истинной производной:

W

О

где О(и) - область сравнения. Тогда критерий оптимальности будет иметь вид

W (ск) — min,

где 0-(ск) = (0, +да). Но при практическом применении данный критерий невозможно использовать, так как Вах(и) неизвестна.

Преобразуем (9), используя формулу интегрирования по частям и тем самым понижая порядок производной. Тогда критерий оптимальности приобретет следующий вид:

I(ск) = | (ВаХк(и))2du —

О

— 2 | Хк (и)ВаХк (и)|о и du_ +

О

+ 2 [ хк(и)Ва+ хк(u)du — min,

с,.

где

О

и~ = (м1,...,и.—1,и1+1,...,ит), здесь 1 такое, что

оценки кривой регрессии. На следующем шаге определяется оптимальный параметр размытости с\ для оценки производной кривой регрессии первого порядка по какой-либо переменной. Критерий оптимальности на этом шаге имеет вид (10) при Х(и) = Х(и,с0) и а = (0,..., 0,1, 0, ...,0).

При построении модели реального процесса иногда используются выборки случайной величины, результаты измерений которой распределены неравномерно. Это приводит к тому, что в некоторых подобластях пространства наблюдений образуются пустоты. В таких условиях приходится отказываться от применения стандартной непараметрической оценки регрессии.

При наличии пустот в пространстве наблюдения 0.(и) непараметрическая оценка регрессии основывается на использовании не конкретного значения выходной переменной в 1-й точке выборки, а ее оценки. Проводить это оценивание будем по представленному ниже алгоритму.

Пусть мы находимся в .-й точке выборки. Определим множество Л . соседних точек выборки, в которых колоколообразная функция не равна нулю:

л 5.=Ь: ПФ

> 0!

а = (а!,..., а^ а. +1, а.+1,..., а т); хк (и) -

оценка любого типа, которая в смысле некоторого критерия достаточно хорошо аппроксимирует нужную нам величину; О(и) с 0.(и) - область хорошего качества оценки Хк (и). Если это непараметрическая

оценка, то вычисление оптимального параметра размытости становится рекуррентным. На первом шаге находится оптимальный параметр размытости с° для

I = 1,5, . = 1, 5,

где р, - параметр оптимизации, а колоколообразная

функция для каждой входной переменной ик,

к = 1, т, расширяется в направлении разрежений в выборке, т. е. ее ветви имеют разные константы Липшица. Приведем пример такой асимметричной функции:

Ф

С„

к к \\

1 и — и С081 -

I С

(ик —ик ^ 51 ~С~

+ —, — I -л<----

2 С

1 ик — ик

+ —, lf 0 <-- <л

2С

.ик — ик. Л (ик — ик.

0, lf I----------------- > л IVI---------------- < — I -л

С

1 ик—ик ^

I С.

^ (мк—мк ^

С051 -

<0

V С,

С

1 ик — ик.

+ -, lf 0 <-^ < I-л

2С

1 ик — ик!

+ —, ^ —л<-L < 0

2С

С

С

,lf ЛОк + с,) > (ик — h,с,),

ик —ик

где к > 0 - радиус окрестности текущей точки и; I > 1 - коэффициент расширения колоколообразной функции, при I =1 колоколообразная функция принимает симметричный вид. Функция множества в виде непараметрической оценки плотности [4] с малым параметром размытости

1

/, (ик, о,) = — ЕФ(

,ик - ик

), к = 1, т,

++ -Н- + -И- +

0.2 0.4 0.6 0.8 и;

Рис. 2

- точки, в которых производились измерения входной переменной объекта; 11И - ш = 0,26

сятая точка выборки и точки вокруг нее, колоколообразная функция Ф( (и - иі)/С,) в которых не равна 0. В данном случае их 4. Таким образом, вектор коэффициентов рТ при наборе базисных функций

¥(и) = (1, и)Т определяется по методу наименьших квадратов на основании пяти выделенных точек.

применяется для определения сгущений и разрежений точек в выборке по каждой входной переменной ик,

к = 1, т. Форма и вид колоколообразной функции зависят от плотности точек выборки в к-окрестности текущей точки.

Рассмотрим выборку наблюдений входной переменной и,, I = 1,20 (рис. 2) с функцией множества (12) (рис. 3). Тогда график колоколообразной функции в точке и1 = 0,26 при разных значениях коэффициента

расширения I будет иметь вид, представленный на рис. 4 колоколообразная функция расширилась по направлению уменьшения значения функции множества в окрестности текущей точки и1 = 0,26.

----колоколообразная функция

Рис. 4

Рис. 5

Произведем модификацию непараметрической оценки регрессии следующим образом [5]:

Е ф.(и)ПФ

І=1 V к =1

x(u, С, Р,) = —

ЕПф

І=1 к=1

Рис. 3

На подобласти 0(х,и), определяемой Л., сформированной в соответствии с правилом (11), строится поверхность ф (и) = Р.Т(и), . = 1,5, где Т(и) - вектор базисных функций; - вектор параметров, определяемых по методу наименьших квадратов.

Для примера рассмотрим выборку наблюдений со скалярным входным и выходным воздействиями

(и,, х1), I = 1,15 (рис. 5), где функции ф (и), . = 1,15,

имеют линейный вид. На рис. 5 отмечена текущая де-

Параметр размытости в формуле (13) оценивается для каждой .-й точки из выборки наблюдений [6]:

Выбор оптимального параметра размытости с5 и коэффициента пропорциональности рх осуществляется путем минимизации среднеквадратичного критерия:

1 5

^

с С,,Р,

»=1 ’

о

Другим методом непараметрического оценивания регрессии между входными и выходными воздействиями объекта является предварительное заполнение пустот в пространстве наблюдений случайной величины. Для этого используется следующая бутстреп-процедура [7].

1. Точка иг равномерной сетки, натянутой на область наблюдения О, (и) входных переменных ик, к = 1,т, будет считаться пропуском, если

П ^ (и1,о,) < а а >0.

І=1

хй = Х(и1) + є;, I = 1, К,

ф(и) = ф(и', и2) = єт(7 - и1 + и2); £ - аддитивная центрированная помеха, имеющая нормальный закон распределения с математическим ожиданием М(£) = 0 и ограниченной дисперсией.

Помеха накладывается следующим образом:

- измеряется интервал изменения сигнальной части [а1; а2];

- задается уровень помех h на интервале [0; 1];

- с помощью генератора случайных чисел формируется вектор £ значений случайной величины, распределенной по нормальному закону с М(£) = 0,

Пусть таких точек будет К, т. е. I = 1, К. Параметр а > 0 настраивается исходя из оптимизационной процедуры по среднеквадратичному критерию.

2. По присутствующим наблюдениям (и,, х,), I = 1,5 входных и выходных переменных системы строится регрессионная модель (1), однако параметр размытости оценивается по формуле (14) для каждой точки выборки наблюдений, что позволяет избежать неадекватного поведения оценки (1) в областях разрежений (пустот) пространства наблюдений

Я (и).

3. По построенной регрессионной модели находятся оценки хИ. = х(и,), I = 1, 5.

4. Определяются ошибки 6. = х. — х., I = 1, 5, для всех точек выборки.

5. Для каждого пропуска после подстановки значения сопутствующей входной переменной иг в полученное регрессионное уравнение находится оценка х(и1), I = 1, К.

6. Значения выходной переменной, которыми замещают пропуски, получается по формуле

ст(£) =

^а2 - а1)

. Вектор £ складывается с вектором

значений сигнальной части.

Создадим пробел в выборке наблюдений, расположение точек иі, і = 1,200, для которой приведено на рис. 6. С помощью генератора случайных чисел формируем вектор и2, |и 2| = 200, значений случайной величины, распределенной по равномерному закону на интервале [0;0,5]. Затем генерируем векторы

и1 и и2, [и1] = \и\\ = 100, на интервалах [0;0,2] и

[0,3; 0,5] соответственно. Выборка наблюдений входных воздействий объемом 200 имеет вид (и1 и и2; и2).

где б1 выбирается случайно из ошибок, рассчитанных в п. 4. Это можно реализовать следующим образом: с помощью генератора случайных чисел выбирается целое число q на интервале [1; 5], 6, =бд, и операция

повторяется для каждого 6,, I = 1, К.

7. Данные, полученные после заполнения пропусков, (и,, х,), I = 1, К, объединяются с исходной выборкой наблюдений (и,, х,),. = 1,5. По итоговой выборке объема 5 + К строится регрессионная модель (1).

Приведем численные результаты моделирования при использовании модифицированной непараметрической оценки регрессии (13) в сравнении со стандартной непараметрической оценкой (1).

Пусть размерность входной переменной равна двум и имеется неравномерная выборка наблюдений

(и,, х,), I = 1,5, объемом 5 = 200, и = (и1, и2), на облас-(и):{и1 е[0;0,5],и2 е[0;0,5]|; х = ф(и) + £, где

ти

Рис. 6

Пусть в каналах измерения выходного сигнала присутствует 5%-я помеха, т. е. к = 0,05, а

ф.(и) = Р2.и2 + Р1 и +Р0., . = 1,5, имеет линейный вид, где и2, и1 - входные переменные. Результат моделирования в виде среза (и2 = 0,25, и1 = [0;0,5]) представлен ниже (рис. 7).

Среднеквадратичная оценка ошибки моделирования при использовании стандартной непараметрической оценки регрессии (1) равна 3,3 %. При использовании модифицированной оценки регрессии (13) с несимметричной колоколообразной функции оценка ошибки равна 1,5 %, что в 2 раза меньше, чем при ис-

пользовании стандартной оценки. Оценка ошибки моделирования здесь и в дальнейшем рассчитывалась следующим образом:

Е =

Е (ф(и) - Х(и,- ))2

100

-100 %,

где и і, і = 1,100 - вектор значений случайной величины, распределенной по равномерному закону на области О, (и).

Рис. 8

Рис. 7

Пусть размерность входной переменной равна четырем и имеется неравномерная выборка наблюдений (и,,х,),, = 1,5, объемом 5 = 400, и = (и1,и2,и3,и4), на области (и): {и1 е [0;0,5], и2 е [0;0,5], и3 е [0;0,5], и4 е [0;0,5]}. И пусть в этой области имеются искусственно созданные пустоты по двум входным переменным: и3 е [0;0,2]и[0,25;0,5], и,4 е [0;0,3]и[0,4; 0,5],

, = 1,400 ; х = ф(и) + £, где £ - аддитивная помеха, имеющая нормальный закон распределения с М(£) = 0 и В(£) < да, а истинная зависимость имеет вид

ф(и) = ф(и',и2, и3,и4) = 5ш(0,45 - и1) —

— 5ш(0,5 - и2) + 5ш(0,45 - и3) — 5ш(0,5 - и4).

Пусть в каналах измерения выходного сигнала присутствует 5%-я помеха. Тогда результат моделирования при помощи модифицированной оценки регрессии (13) в виде среза (и1 = и2 = 0,2, и3 = 0,4, и4 = [0; 0,5]) будет представлен в виде линейного аппроксимирующего полиноми (рис. 8) и квадратичного аппроксимирующего полинома (рис. 9).

Оценка ошибки моделирования при использовании модифицированной оценки регрессии (13) с квадратичным аппроксимирующим полиномом

Ф. (и),. = 1,5, в 8,2 раза меньше, чем с линейным полиномом, и в 15,6 раз меньше, чем при использовании стандартной непараметрической оценки (1).

Рис. 9

Таким образом, результаты экспериментов, представленные на рис. 6-9, подтверждают, что использование модифицированной непараметрической оценки регрессии (13) с квадратичной аппроксимирующей функцией дает в несколько раз меньшую ошибку идентификации при наличии пустот в пространстве наблюдений, чем применение стандартной непараметрической оценки (1).

Выберем объект с одномерным входным и выходным воздействиями. Для этого примем ф(и) = 5(и — 0,5)2. Пусть объем выборки равен 5 = 30:

(и,, х,),, = 1,30, а сама выборка наблюдений отно- си-

тельно равномерна и не имеет больших пробелов.

Результаты моделирования, приведенные на рис. 10, показывают, что среднеквадратичная оценка ошибки моделирования при использовании стандартной непараметрической оценки регрессии (1) в 1,5 раза больше, чем при применении оценки регрессии (13) с несимметричной колоколообразной функцией и линейным аппроксимирующим полиномом.

Таким образом, при разреженной выборке, без явных пробелов в пространстве наблюдений, ошибка моделирования с использованием модифицированной оценки регрессии (13) меньше, чем с применением стандартной оценки.

Проведем сравнение результатов численного моделирования, полученных с помощью модифициро-

ванной оценки регрессии (13) и бутстреп-метода со стандартной непараметрической оценкой (1).

---- оценка регрессии

.... оценка регрессии

+++ выборка наблюдений

Рис. 10

Пусть имеется неравномерная выборка наблюдений одномерных входного и выходного воздействий

объекта (и,, х,), , = 1,5, объемом 5 = 20, и е[0;1], х = ф(и) + £, где ф(и) = 5ш(5 - и); £ - 5 %-я помеха в каналах измерения выходного сигнала. Пусть ф. (и) = Р2.и2 +Р1 и + Р0.,. = 1,5. Тогда результаты моделирования будут следующими (рис. 11, 12).

О 0.4 0.Е и

---- оценка регрессии

.... оценка регрессии

С * выборка, наблюдений

Рис. 11

1 -----------1

£(«). -г1 "

х(и) . 0

0

^--------,-------,---------,--------

0 0.4 0.8 ы

---- оценка на основе бутстреп-метода

.... оценка регрессии

ооо выборка наблюдений

Рис. 12

Исходная выборка наблюдений входных воздействий может быть дополнена значениями наблюдений по бутстреп-методу (рис. 13).

-------1-------1-------1-------1-------

о *** Ш ** Л*АУ*У>* *

0 0.2 0.4 0.6 0.8 и;

♦ ♦♦ исходная выборка наблюдений ддд «дополненные» наблюдения

Рис. 13

Среднеквадратичная оценка ошибки моделирования при использовании стандартной непараметрической оценки регрессии (1) равна 3 %, при применении модифицированной оценки регрессии (13)-1,45 %, а при построении непараметрической оценки (1) на основе выборки, сформированной по бутстреп-методу, - 1,5 % (рис. 14).

В-0 ошибка моделирования при использовании оценки

Рис. 14

Анализ графиков на рис. 14 позволяет сделать вывод, что при сравнительно малом уровне помехи в каналах измерения выходного сигнала (< 15 %) наименьшую ошибку моделирования дает модифицированная оценка регрессии (13). При увеличении уровня шума (> 15 %) ошибка моделирования на основе бут-стреп-метода становится меньше, чем при использовании оценки (13). Следует отметить, что при высоком уровне помехи в каналах измерения (> 40 %) качество построения модели при помощи модифицированной оценки (13) становится практически эквивалентным качеству моделирования на основе стандартной непараметрической оценки (1).

Сравним результаты численного моделирования при использовании модифицированной оценки регрессии (13) в случае, когда функция локальной аппроксимации ф (и) = Р2.и2 + Р1.и + Р0. , . = 1, 5, имеет квадратичный вид, и в случае, когда она линейна:

ф. (и) = р1и + р0., . = 1,5.

Пусть имеется неравномерная выборка наблюдений одномерных входного и выходного воздействий

объекта (и,, х1), , = 1,5, объемом 5 = 20, и е (0;1), х = ф(и) + £, где ф(и) = 5ш(5 - и); £ - 30%-я центрированная помеха в каналах измерения выходного сигнала.

Оценка ошибки моделирования при использовании непараметрической оценки регрессии (13) с квадратичным аппроксимирующим полиномом

ф.(и) = Р2.и2 +Р1 и + Р0.,. = 1,5, в 1,1 раза меньше,

чем с линейным полиномом ф. (и) = Р1.и +Р0., . = 1,5.

При дальнейшем увеличении порядка полинома ошибка моделирования практически не изменяется, а при порядке полинома больше четырех ошибка моделирования увеличивается. Таким образом, предлагается использовать второй порядок аппроксимирующего полинома ф. (и),. = 1,5.

Представим зависимости оценок ошибки моделирования при использовании стандартной непараметрической оценки (1) на основе исходной выборки наблюдений и выборки, дополненной по бутстреп-методу, а также модифицированной оценки регрессии с квадратичным аппроксимирующим полиномом от уровня шума, % (рис. 15).

В-В ошибка моделирования при использовании оценки

Рис. 15

Таким образом, разработанные методы построения непараметрических моделей позволяют довольно эффективно моделировать объекты в случае неравномерно распределенной выборки наблюдений входных и выходных воздействий. Применение несимметричной колоколообразной функции способствует большей согласованности модели и объекта по сравнению с симметричной функцией. Однако при увеличении размерности входной переменной на единицу время расчета модели при использовании модифицированной оценки регрессии (13) с несимметричной коло-

колообразной функцией увеличивается в среднем в 1,5 раза при фиксированном объеме выборки наблюдений.

В заключение дадим несколько рекомендаций по применению представленных оценок в различных условиях. В случае идентификации объекта на основе представительной выборки наблюдений можно использовать любую из предложенных оценок. При наличии пустот в пространстве наблюдений и малом уровне помехи в каналах измерения для моделирования больше подходит модифицированная оценка регрессии (13) с несимметричной колоколообразной функцией и квадратичным аппроксимирующим полиномом. Если в каналах измерения высокий уровень помех, то предлагается использовать непараметрическую оценку, построенную на основании дополненной по бутстреп-методу выборки наблюдений.

Библиографические ссылки

1. Надарая Э. А. Замечания о непараметрических оценках плотности вероятности и кривой регрессии // Теория вероятности и ее применение. 1970. Т. 15. Вып. 1. С. 139-142.

2. Медведев А. В. Непараметрические системы адаптации. Новосибирск : Наука. Сиб. отд-ние, 1983.

3. Медведева Н. А. Непараметрические оценки производной кривой регрессии и модели динамики // Информатика и процессы управления. Красноярск, 1995. С. 74-81.

4. Parzen E. On estimation of a probability density function and mode // Ann. Math. Stat. 1962. Vol. 33. P. 1065-1076.

5. Катковник В. Я. Непараметрическая идентификация и сглаживание данных. М. : Наука, 1985.

6. Непараметрическое моделирование стохастических систем / В. А. Гутшмидт, Я. И. Демченко, М. В. Кураченко и др. // Теория вероятностей, случайные процессы, математическая статистика и приложения. Минск, 2008. С. 66-73.

7. Злоба Е., Яцкив И. Статистические методы восстановления пропущенных данных // Computer Modeling & New Technologies. 2002. Т. 6, № 1. С. 51-61.

N. A. Sergeeva, E. S. Terentyeva

NONPARAMETRIC ESTIMATIONS OF REGRESSION FUNCTION AND ITS DERIVATIVES IN THE PRESENCE OF DATA ADMISSIONS

In the article we consider nonparametric methods of estimation of a regression and its derivatives on samplings of random variables with some singularities at their measurement. A bootstrap-method applied to the decision of the passes filling task in incomplete data or elimination of emptiness in space of observations is presented.

Keywords: nonparametric estimation of a regression, H-approximation, a butstrep-method, nonparametric estimation of a derivative of a regression, convergence of estimations.

© Сергеева Н. А., Терентьева Е. С., 2010