Наближені гарантовані оцінки матриць у задачах лінійної регресії з малим параметром

• Видавець: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
• Дата: 2020
• Автори: Nakonechnyi, Oleksandr, Kudin, Grygoriy, Zinko, Petro, Zinko, Taras
• Формат: Стаття
• Мова: Ukrainian
• Опубліковано: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2020
• Теми: линейное оценивание; несмещенные оценки; гарантированная среднеквадратическая погрешность; линейные операторные уравнения; псевдообратные матрицы; малый параметр; возмущенные известные матрицы наблюдения; linear estimation; unbiased estimates; guaranteed mean square error; linear operator equations; pseudo inverse matrices; small parameter; perturbed known observation matrices; лінійне оцінювання; незміщені оцінки; гарантована середньоквадратична похибка; лінійні операторні рівняння; псевдообернені матриці; малий параметр; збурені відомі матриці спостереження
• Онлайн доступ: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/228376

The problem of finding linear unbiased estimates of the linear operator of unknown matrices — components of the observations vector, is investigated. It is assumed that the observation vector additively depends on a random vector with zero expected value, and the unknown correlation matrix belongs t...