Исследование конзистентности оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом наименьших квадратов

Розглянуто умови сильної конзистентності оцінки найменших квадратів для марковських послідовностей з розподілом Гіббса. Сформульовано і доведено теореми, які дозволяють апроксимувати критеріальну функцію марковського процесу з єдиною точкою максимуму її емпіричною оцінкою. Отримані результати, незва...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Проблемы управления и информатики
Дата:2013
Автор: Самосёнок, А.С.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2013
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207646
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:Исследование конзистентности оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом наименьших квадратов / А.С. Самосёнок // Проблемы управления и информатики. — 2013. — № 5. — С. 77-83. — Бібліогр.: 7 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Розглянуто умови сильної конзистентності оцінки найменших квадратів для марковських послідовностей з розподілом Гіббса. Сформульовано і доведено теореми, які дозволяють апроксимувати критеріальну функцію марковського процесу з єдиною точкою максимуму її емпіричною оцінкою. Отримані результати, незважаючи на теоретичний характер, мають достатньо широку практичну сферу застосування при моделюванні стохастичних процесів. The purpose of this paper is to investigate properties of consistency and asymptotic normality of least square estimator for Markov sequences with Gibbs distribution. Suggested and proved theorems allow to approximate criterion function with single point of minimum by its empirical estimate. Obtained results despite of their rather theoretical character could be applied in different practical researches concerning stochastic processes simulation.
ISSN:0572-2691