Pełnotekstowe zasoby PLDML oraz innych baz dziedzinowych są już dostępne w nowej Bibliotece Nauki.
Zapraszamy na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Pattern recognition, speech recognition
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W pracy rozpatruje się procedury statystyczne, które można traktować jako procedury estymacji rozwiązania problemu minimalizacji kiedy łączny rozkład prawdopodobieństwa zmiennych losowych jest nieznany i może być oszacowany na podstawie próby losowej. Procedury takiego typu pojawiają się w teorii dyskryminacji statystycznej i odsiewania. Przedmiotem pracy jest badanie asymptotycznych własności takich procedur.
EN
We consider the generalized Z^-norm optimization problem assuming that the joint probability distri-bution of random variables is unknown. The solution to the problem has, therefore, to be estimated from a sample. We examine a natural estimator and show its strong consistency and asymptotic normality under quite general assumptions. Certain discrimination and screening problems, formalized in decision- theoretical manner, can be solved using Z^-norm minimization procedures. We derive asymptotic expansions of risk corresponding to estimated solu-tions.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.