Відновлення функціональної залежності часових рядів в умовах коротких вибірок

Розглянуту задачу відновлення функціональної залежності часових рядів від індексу часу у випадку короткої вибірки даних. Запропоновано підхід поетапного виділення регресійної компоненти, що базується на алгоритмах послідовної побудови регресійних рівнянь раціональної складності із використанням різн...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Доповіді НАН України
Date:2011
Main Authors: Панкратова, Н.Д., Зражевський, О.Г.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/37210
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:Відновлення функціональної залежності часових рядів в умовах коротких вибірок / Н.Д. Панкратова, О. Г. Зражевський // Доп. НАН України. — 2011. — № 2. — С. 36-42. — Бібліогр.: 6 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Розглянуту задачу відновлення функціональної залежності часових рядів від індексу часу у випадку короткої вибірки даних. Запропоновано підхід поетапного виділення регресійної компоненти, що базується на алгоритмах послідовної побудови регресійних рівнянь раціональної складності із використанням різної апріорної інформації. Доведено рівномірну збіжність емпіричного функціоналу ризику до теоретичного у випадку, коли параметризований клас функцій регресорів задовольняє умову Гьольдера та частково покритий скінченною ε-сіткою за деякими із своїх параметрів. The problem of the retrieval of the functional dependence of time series on the time index is considered in the case of short samples. The approach of step-by-step extraction of the regression component based on the algorithm of sequential evaluation of regression equations with efficient complexity with the use of different a priori information is proposed. The uniform convergence of the empirical risk functional to the theoretical one is proved under the condition that the parametric class of regression functions obeys Hölder's condition and admits a partial covering by a finite ε-net for some of its parameters.
ISSN:1025-6415