Некоторые подходы к восстановлению плотности распределения по выборке:

1. Непараметрическое восстановление плотности. 2 Основано на локальной аппроксимации плотности в окрестности классифицируемого объекта. 2 Например, метод Парзена-Розенблатта. 12
2. Параметрическое восстановление плотности. 2 Основано на предположении, что плотность распределения известна с точностью до параметра. 2 Тогда оптимальное значение вектора параметров можно оценить по выборке, исходя из принципа максимума правдоподобия. 2
3. Восстановление смеси плотностей. 4 Если функцию плотности не удаётся смоделировать параметрическим распределением, можно попытаться описать её смесью нескольких распределений. 4

Также к методам восстановления плотности распределения относят метод гистограмм и метод корневой оценки. 1