Какие существуют методы решения задач на вероятность в условиях ограниченного количества информации?

Некоторые методы решения задач на вероятность в условиях ограниченного количества информации:

• Непараметрическая оценка максимума правдоподобия. www.machinelearning.ru Нужно решить оптимизационную задачу при ограничениях нормировки и априорных ограничениях-равенствах. www.machinelearning.ru
• Параметрическая оценка максимума правдоподобия. www.machinelearning.ru Если эмпирических данных недостаточно для получения надёжных оценок, особенно для маловероятных исходов, вводится ещё один тип информации — параметрическая модель распределения. www.machinelearning.ru
• Метод Парзена-Розенблатта. cyberleninka.ru Это традиционный метод восстановления плотности распределения. cyberleninka.ru На первом этапе по эмпирическим данным вычисляется выборочная дисперсия и оптимальное значение «ширины окна». cyberleninka.ru На втором шаге это значение подставляется в ряд с базовой «колоколообразной» функцией, например, кривой Гаусса, и находится оценка плотности. cyberleninka.ru
• Байесовский анализ. fdp.nntu.ru portal.tpu.ru По мере поступления новой информации можно проверить и скорректировать выдвинутые до эксперимента гипотезы с помощью формулы Байеса. fdp.nntu.ru