Посоветуйте книги по обработке сырых дискретных данных

[Андрей1]

Есть "сырые" дискретные данные, реализации случайного вектора (например, {0,0,0,1,...,0,1,0}), с привязанными к каждому вектору параметрами (число единиц k << n - длины вектора).

Нужно:
*) Разбить данные на выборки (чтобы можно было считать в каждую выборку реализациями уникального случайного вектора).
*) Найти сглаженные функции плотности вероятностей учитывая следующую информацию: (1) при упорядочивании выборок по возрастанию (по параметрам), для соседних выборок, мат.ожидание числа единиц в "следующей" выборке строго больше, чем в текущей; (2) k<<n.

[Андрей1]

Понятно, что такие задачи решаются, как правило, методами c `computer intensive' вычислениями (bootstrap и т.п.)...
Но точно не уверен, зачем тему переместили сюда ...

* "Сырость" данных означает лишь то, что нельзя их считать одной выборкой (а статистические усреднения можно построить лишь тогда, когда есть однородные выборки).
* Интересно теоретическое рассмотрение (а не просто эвристические алгоритмы).

Если нужны дополнительные условия, то хотелось бы понять, какими они в общем должны быть.

[PAV]

Переношу обратно в математический раздел