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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Проблемы управления и информатики
Date:2013
Main Author: Самосёнок, А.С.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2013
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207646
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this: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.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary: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