Többdimenziós normális eloszláshoz közeli sűrűségfüggvények becslése és képi megjelenítése 3D-ben: Estimation of multivariate densities beyond Gaussian distributions and visualization in 3D

This paper discusses the visualization of multivariate density functions close to the Gaussian model. It briefly reviews the Gram-Charlier approximation and the relationship between Gaussian and skew-normal distributions. The main emphasis is on graphical representations of three-dimensional densities using spiral and cone-based constructions. The proposed visualizations provide an intuitive interpretation of departures from normality and help reveal positivity problems of Gram-Charlier density approximations. Kivonat A dolgozat a normális eloszláshoz közeli többdimenziós sűrűségfüggvények vizualizációjával foglalkozik. Röviden ismertetjük a Gram-Charlier-közelítés alapgondolatát, valamint a normális és a ferde normális eloszlások közötti kapcsolatot. Kiemelt figyelmet fordítunk a háromdimenziós sűrűségfüggvények szemléltetésére spirális és kúpfelületi reprezentációk segítségével. Az ábrák alkalmasak a normálitástól való eltérések, valamint a Gram-Charlier-becslés pozitivitási problémáinak bemutatására.