Oksana Kubaychuk 加权经验分布函数的快速校正算法。 （英语） Zbl 1430.62065号 高级申请。斯达。 54，第2号，315-326（2019）. 总结：加权经验分布函数被用作不同浓度混合物中成分分布的估计值。但权重系数可以为负，因此加权经验分布函数不能是概率分布函数。我们考虑了一些部分改进加权经验分布函数的方法。提出了被归类为快速算法的算法。 MSC公司： 62G05型 非参数估计 62G30型 订单统计；经验分布函数 62E15型 统计学中的精确分布理论 关键词：不同浓度的混合物；加权经验分布函数；部分改进算法；函数矩估计量；算法复杂性 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{O.Kubaychuk}，高级应用程序。Stat.54，No.2，315--326（2019；Zbl 1430.62065） 全文： 内政部 参考文献： [1] S.Newcomb，为获得最佳结果而组合观测的广义理论，Amer。数学杂志。8 (1886), 343-366. ·JFM 18.0183.01号 [2] K.Pearson，《对进化数学理论的贡献》，《皇家学会哲学学报A：数学、物理和工程科学》185（1894），71-110·JFM 25.0347.02号 [3] W.Nelson，《应用生命数据分析：Nelson/应用生命数据分析》，John Wiley&Sons，Inc.，纽约，1982年·Zbl 0579.62089号 [4] S.J.Roberts等人，高斯混合建模的贝叶斯方法，IEEE模式分析和机器智能学报20（11）（1998），1133-1142。 [5] E.Slud，软件可靠性调试不完善测试，Scand。J.统计。24(4) (1997), 555-572. ·Zbl 0907.62108号 [6] 许世良、周晓华，《无金标准诊断试验的评价》，《医学研究中的统计方法》第7卷第4期（1998年），第354-370页。 [7] D.Rindskopf和W.Rindskoff，潜在类别分析在医学诊断中的价值，《医学统计学》5（1）（1986），21-27·Zbl 0850.62095号 [8] R.E.Maöboroda，不同浓度混合物组分分布的估算，乌克兰数学。J.48（4）（1996），618-622·兹比尔1054.62535 [9] R.E.Maíboroda，基于混合物观测构造的渐近有效概率估计量，理论概率。数学。统计师。59 (1999), 121-128. ·Zbl 0953.62047号 [10] R.E.Maíboroda，混合物浓度变化的投影估计，理论概率。数学。统计师。46 (1993), 71-75. ·Zbl 0834.62032号 [11] O.V.Sugakova，基于不同浓度混合物的观测构建的分布密度核估计的渐近性，理论概率。数学。统计师。59 (1999), 161-171. ·Zbl 0953.62036号 [12] 于。O.Ivan'ko，密度及其导数核估计的渐近性，基于不同浓度混合物的观测，Visn。，马特·梅赫。，基辅。进出口大学。塔拉萨·舍甫琴卡。9（2003），第29-35页·Zbl 1122.62311号 [13] O.Ivan'ko Yu和R.E.Maóboroda，不同浓度混合物分类中经验Bayes风险的指数估计，乌克兰数学。J.54（10）（2002），1722-1731·Zbl 1075.62537号 [14] C.J.Stone，一致非参数回归，《统计年鉴》。5(4) (1977), 595645. ·Zbl 0366.62051号 [15] O.Kubaychuk，通过对不同浓度混合物的观测来估计力矩，《随机过程理论》8（24）（2002），226-231·Zbl 1026.62030号 [16] R.Maíboroda和O.Kubaíchuk，改进加权经验分布函数的渐近正态性，理论概率。数学。统计师。69 (2004), 95-102. ·Zbl 1097.62042号 [17] O.O.Kubajchuk，通过使用修正的加权经验分布函数从混合物中观察来估计力矩，Visn。，马特·梅赫。，基辅。进出口大学。塔拉萨·舍甫琴卡。9 (2003), 48-52. ·兹比尔1062.62085 [18] R.Maóboroda和O.Kubaóchuk，基于混合物观测构建的矩的改进估计，理论概率。数学。统计师。70 (2005), 83-92. ·Zbl 1070.62017年 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。