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
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-37210
record_format dspace
spelling Панкратова, Н.Д.
Зражевський, О.Г.
2012-09-30T15:29:25Z
2012-09-30T15:29:25Z
2011
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.
1025-6415
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/37210
519.6:519.81
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.
uk
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
Доповіді НАН України
Інформатика та кібернетика
Відновлення функціональної залежності часових рядів в умовах коротких вибірок
Retrieval of the functional dependence of time series in the case of short samples
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Відновлення функціональної залежності часових рядів в умовах коротких вибірок
spellingShingle Відновлення функціональної залежності часових рядів в умовах коротких вибірок
Панкратова, Н.Д.
Зражевський, О.Г.
Інформатика та кібернетика
title_short Відновлення функціональної залежності часових рядів в умовах коротких вибірок
title_full Відновлення функціональної залежності часових рядів в умовах коротких вибірок
title_fullStr Відновлення функціональної залежності часових рядів в умовах коротких вибірок
title_full_unstemmed Відновлення функціональної залежності часових рядів в умовах коротких вибірок
title_sort відновлення функціональної залежності часових рядів в умовах коротких вибірок
author Панкратова, Н.Д.
Зражевський, О.Г.
author_facet Панкратова, Н.Д.
Зражевський, О.Г.
topic Інформатика та кібернетика
topic_facet Інформатика та кібернетика
publishDate 2011
language Ukrainian
container_title Доповіді НАН України
publisher Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
format Article
title_alt Retrieval of the functional dependence of time series in the case of short samples
description 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
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/37210
citation_txt 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.
work_keys_str_mv AT pankratovand vídnovlennâfunkcíonalʹnoízaležnostíčasovihrâdívvumovahkorotkihvibírok
AT zraževsʹkiiog vídnovlennâfunkcíonalʹnoízaležnostíčasovihrâdívvumovahkorotkihvibírok
AT pankratovand retrievalofthefunctionaldependenceoftimeseriesinthecaseofshortsamples
AT zraževsʹkiiog retrievalofthefunctionaldependenceoftimeseriesinthecaseofshortsamples
first_indexed 2025-12-07T15:47:41Z
last_indexed 2025-12-07T15:47:41Z
_version_ 1850865050329284608