У нас имеется выборка, состоящая из некоторого количества элементов, каждый из которых имеет определенную (одинаковую) размерность.
По стандартной формуле непараметрике можно построить модель выхода объекта. Был предложен простой алгоритм непараметрической оценки, заключающийся в том, что для каждой точки ищется ближайшая левая и правая точка и находится их среднее арифметическое по значениям функций. При программировании это определялось через поиск минимального элемента по среди элементов больших заданного x и максимального среди меньших заданного.
Также было предложено модифицированный алгоритм стандартной непараметрической процедуры. Изменение заключается в том, что вначале по первому предложенному алгоритму ищется среднее арифметическое по двум точкам, а потом если колокообразное ядро дает ненулевой вес, то если значение функции больше найденного среднеарифметического по двум точкам по модулю на 10%, то такие точки выбрасываются. Это позволяет избавиться от выбросов и получить более сглаженную кривую.
Так же был использован генетический алгоритм для более лучшего действия колоколообразной функции. Пример действия такого алгоритма: есть 2 числа состоящих из нулей и единиц. Надо получить от них потомков с наибольшей суммой всех элементов. Случайно генерируется число, определяющее место разрыва этих двух чисел. Из куска первого и куска второго числа получается потомок. Перед этим проводиться отбор этих кусков по наибольшей сумме. То же самое происходит с потомками.