Линейная регрессия с нестационарными переменными и ограничениями на параметры

Розглянуто задачу оцінювання параметрів лінійної регресії з урахуванням обмежень-нерівностей на параметри для випадку, коли змінні мають тренд. Описано алгоритм оцінювання параметрів. Доведено консистентність оцінок параметрів і знайдено їх асимптотичний розподіл. Запропоновано консистентні оцінки м...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Кибернетика и системный анализ
Date:2009
Main Author: Корхин, А.С.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2009
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/44367
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:Линейная регрессия с нестационарными переменными и ограничениями на параметры / А.С. Корхин // Кибернетика и системный анализ. — 2009. — № 3. — С. 50-64. — Бібліогр.: 12 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Розглянуто задачу оцінювання параметрів лінійної регресії з урахуванням обмежень-нерівностей на параметри для випадку, коли змінні мають тренд. Описано алгоритм оцінювання параметрів. Доведено консистентність оцінок параметрів і знайдено їх асимптотичний розподіл. Запропоновано консистентні оцінки матриці середніх квадратів похибок оцінок параметрів регресії і дисперсії шуму для достатньо загальних припущень про закон його розподілу. The problem of estimating the parameters of a linear regression with allowance for inequality constraints on the parameters is considered for the case when variables have a trend. A parameter estimation algorithm is described. The consistency of parameter estimates is proved and their asymptotic distribution is found. Consistent estimates are proposed for the matrix of mean square error estimates of regression parameters and dispersion of noise under general assumptions on its distribution law.
ISSN:0023-1274