Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии

Розглянуто модель нелінійної регресії в нескінченновимірному просторі. Похибки спостережень однаково розподілені та мають одиничний кореляційний оператор. Побудована проекційна оцінка параметра, одержані умови її слушності. Для параметра, що належить еліпсоїду в гіль- бертовому просторі, доведена ас...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Український математичний журнал
Дата:1993
Автор: Кукуш, А.Г.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут математики НАН України 1993
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/164587
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии / А.Г. Кукуш // Український математичний журнал. — 1993. — Т. 45, № 9. — С. 1205–1214. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862730421340471296
author Кукуш, А.Г.
author_facet Кукуш, А.Г.
citation_txt Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии / А.Г. Кукуш // Український математичний журнал. — 1993. — Т. 45, № 9. — С. 1205–1214. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
collection DSpace DC
container_title Український математичний журнал
description Розглянуто модель нелінійної регресії в нескінченновимірному просторі. Похибки спостережень однаково розподілені та мають одиничний кореляційний оператор. Побудована проекційна оцінка параметра, одержані умови її слушності. Для параметра, що належить еліпсоїду в гіль- бертовому просторі, доведена асимптотична нормальність оцінок. При цьому використано по­дання оцінки через множник Лагранжа, вивчена асимптотика останнього. Розглянуто приклад непарамегричного оцінювання сигналу при повторних спостереженнях в адитивному шумі. A model of nonlinear regression is studied in infinite-dimensional space. Observation errors are equally distributed and have the identity correlation operator. A projective estimator of a parameter is constructed, and the conditions under which it is true are established. For a parameter that belongs to an ellipsoid in a Hilbert space, we prove that the estimators are asymptotically normal; for this purpose, the representation of the estimator in terms of the Lagrange factor is used and the asymptotics of this factor are studied. An example of the nonparametric estimator of a signal is examined for iterated observations under an additive noise.
first_indexed 2025-12-07T19:20:03Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-164587
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1027-3190
language Russian
last_indexed 2025-12-07T19:20:03Z
publishDate 1993
publisher Інститут математики НАН України
record_format dspace
spelling Кукуш, А.Г.
2020-02-10T08:03:10Z
2020-02-10T08:03:10Z
1993
Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии / А.Г. Кукуш // Український математичний журнал. — 1993. — Т. 45, № 9. — С. 1205–1214. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.
1027-3190
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/164587
519.21
Розглянуто модель нелінійної регресії в нескінченновимірному просторі. Похибки спостережень однаково розподілені та мають одиничний кореляційний оператор. Побудована проекційна оцінка параметра, одержані умови її слушності. Для параметра, що належить еліпсоїду в гіль- бертовому просторі, доведена асимптотична нормальність оцінок. При цьому використано по­дання оцінки через множник Лагранжа, вивчена асимптотика останнього. Розглянуто приклад непарамегричного оцінювання сигналу при повторних спостереженнях в адитивному шумі.
A model of nonlinear regression is studied in infinite-dimensional space. Observation errors are equally distributed and have the identity correlation operator. A projective estimator of a parameter is constructed, and the conditions under which it is true are established. For a parameter that belongs to an ellipsoid in a Hilbert space, we prove that the estimators are asymptotically normal; for this purpose, the representation of the estimator in terms of the Lagrange factor is used and the asymptotics of this factor are studied. An example of the nonparametric estimator of a signal is examined for iterated observations under an additive noise.
ru
Інститут математики НАН України
Український математичний журнал
Статті
Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии
Asymptotic normality of a projective estimator of an infinite-dimensional parameter of nonlinear regression
Article
published earlier
spellingShingle Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии
Кукуш, А.Г.
Статті
title Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии
title_alt Asymptotic normality of a projective estimator of an infinite-dimensional parameter of nonlinear regression
title_full Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии
title_fullStr Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии
title_full_unstemmed Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии
title_short Асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии
title_sort асимптотическая нормальность проекционной оценки бесконечномерно­го параметра нелинейной регрессии
topic Статті
topic_facet Статті
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/164587
work_keys_str_mv AT kukušag asimptotičeskaânormalʹnostʹproekcionnoiocenkibeskonečnomernogoparametranelineinoiregressii
AT kukušag asymptoticnormalityofaprojectiveestimatorofaninfinitedimensionalparameterofnonlinearregression