Я хочу проверить некоторые из моих идей, которые, на мой взгляд, лучше, чем все, что я видел. Я могу ошибаться, но я хотел бы проверить свои идеи и побороть мои сомнения с помощью более определенных наблюдений.
Я думал сделать следующее:
- Аналитически определить набор распределений. Некоторые из них простые, такие как Gaussian, Uniform или Tophat. Но некоторые из них должны быть трудными и сложными, такими как распределение Симпсонов.
- Реализуйте программное обеспечение на основе этих аналитических дистрибутивов и используйте их для генерации некоторых образцов.
- Поскольку распределения определены аналитически, я уже по определению знаю их настоящие PDF-файлы. Это замечательно.
- Затем я протестирую следующие методы оценки PDF на примере выше:
- Существующие методы оценки PDF (например, KDE с различными ядрами и пропускной способностью).
- Моя собственная идея, которую, я думаю, стоит попробовать.
- Затем я буду измерять погрешность оценок по сравнению с истинными PDF-файлами.
- Тогда я буду лучше знать, какой из методов оценки PDF хорош.
Мои вопросы:
- Q1: есть ли улучшения по сравнению с моим планом выше?
- В2: Мне сложно аналитически определить много истинных PDF-файлов. Есть ли уже исчерпывающий список многих аналитически определенных настоящих PDF-файлов с различными сложностями (включая очень сложные), которые я могу повторно использовать здесь?