Расщепление смеси распределений Опции

[Диагностик]

Собрал реальные 196 значений некой случайной величины. Теоретическую функцию распределения этой с.в. представил в виде взвешенной суммы двух функций нормальных распределений [latex]F=wN_1(\mu_1, \sigma_1)+(1-w)N_2(\mu_2, \sigma_2)[/latex].

Параметры распределения [math]$(w;\mu_1; \sigma_1;\mu_2, \sigma_2$)[/math] находил из условия минимума расстояния Пирсона. Получил следующие оценки параметров [math]$(w\approx 0,71;\mu_1\approx 88,4; \sigma_1 23,4\approx ;\mu_2\approx163,3; \sigma_2\approx 65,1$)[/math].
Результат приведён на графике.



Правильный ли такой подход к расщеплению смеси? Существуют ли другие методы?

P.S. А как здесь TEX работает?

[Диагностик]

о том, что параметры можно отыскивать по минимуму хи-квадрата ясно написано у Крамера

Профессор Орлов считает это невежеством.

[100$]

Профессор Орлов считает это невежеством.

Я бы назвал это "не вызывающим симпатий проф. Орлова пристрастием к устаревшим статистическим технологиям".

Но вы можете отписать ему в том духе, что, мол, я Диагностик Александрович, проживающий по адресу такому-то, все осознал и минимизировал не расстояние хи-квадрат между двумя распределениями, а расстояния Кульбака-Лейблера, Хеллингера и Бхаттачарьи-Рао до кучи. Дата, подпись.
Порадуйте человека. Так сказать - ложь во спасение.

Сообщение отредактировал 100$ - 26.01.2020 - 14:35