Конзистентна оцінка у векторній моделі з похибками у змінних при невідомій коваріаційній структурі похибок
Рассматривается векторная модель с погрешностями в переменных AX≈B, где матрицы A, B наблюдаются с погрешностями и необходимо оценить матричный параметр X. При условиях, когда нет достаточной информации о ковариационной структуре погрешностей, предложена оценка, сходящаяся по вероятности к X, когда...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Український математичний журнал |
|---|---|
| Дата: | 2007 |
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Українська |
| Опубліковано: |
Інститут математики НАН України
2007
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/172466 |
| 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: | Конзистентна оцінка у векторній моделі з похибками у змінних при невідомій коваріаційній структурі похибок / О.Г. Кукуш, М.Я. Полеха // Український математичний журнал. — 2007. — Т. 59, № 8. — С. 1026–1033. — Бібліогр.: 9 назв. — укр. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Рассматривается векторная модель с погрешностями в переменных AX≈B, где матрицы A, B наблюдаются с погрешностями и необходимо оценить матричный параметр X. При условиях, когда нет достаточной информации о ковариационной структуре погрешностей, предложена оценка, сходящаяся по вероятности к X, когда количество строк матрицы A стремится к бесконечности. Установлены достаточные условия такой сходимости, а также достаточные условия асимптотической нормальности оценки.
We consider a linear multivariate errors-in-variables model AX ? B, where the matrices A and B are observed with errors and the matrix parameter X is to be estimated. In the case of lack of information about the error covariance structure, we propose an estimator that converges in probability to X as the number of rows in A tends to infinity. Sufficient conditions for this convergence and for the asymptotic normality of the estimator are found.
|
|---|---|
| ISSN: | 1027-3190 |