<<
>>

6.3.2 Аппроксимативное оценивание плотности распределения по методу производных

Согласно данному критерию модель считается адекватной истиной плотности вероятности, если соответствующие производные ее равны производным плотности f(x)•

Пусть плотность распределения интересующего нас случайного процессах (t) имеет вид, изображенный на рисунке 54.

На этом рисунке Хэ - это точка, в которой плотность вероятности имеет максимум, тогда наиболее важным представляется ее описание в области Хэ, то есть найти значение производных в разложении f(x) в ряд Тейлора в точки X = X3

® f(k)(x1) k

f (х) = I (х - хэ)k (6.13)

k = 0 k! Э

fW

Рисунок 55 - Примерный вид плотности вероятности случайногосигнала

-¦X

X,

Рисунок 55 - Примерный вид плотности вероятности случайного

сигнала

Сам критерий производных, как говорилось выше, состоит в приравнивании соответствующих производных модели и производных истинной плотности распределения

г

л

(6.14)

k = 0, N

m)(хэ)=f(k)(хэ),

Если N ^ ад, то сходимость абсолютная.

Вместо f(k)(хэ) придется брать их оценки, по при этом правая часть станет случайной, а в левой части вместо параметров будем получать их оценки.

В правой части

(6.15)

f( ) = ?( хэ + Ах)- #( хэ) = F(1)

э Ах

Можно воспользоваться рекуррентным соотношением:

(6.16)

{)(хэ ,

Ах - ширина дифференциальной коридора.

Правую часть можно представить как математическое ожидание некоторого сигнала, как это показывалось выше.

<< | >>
Источник: Пивоваров Ю.Н., Тарасов В.Н., Селищев Д.Н.. Методы и средства оперативного анализа случайных процессов:Учебное пособие. - Оренбург: ГОУ ВПО ОГУ. 2004

Еще по теме 6.3.2 Аппроксимативное оценивание плотности распределения по методу производных: