О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях

Розглядається задача стохастичного програмування, де емпірична функція будується за даними нестаціонарних спостережень. Досліджується стаціонарна (у вузькому розумінні) випадкова послідовність, що задовольняє умові сильного змішування. Наведено умови, за яких емпірична оцінка є консистентною, та оці...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Кибернетика и системный анализ
Datum:2010
Hauptverfasser: Кнопов, П.С., Касицкая, Е.И.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2010
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/45624
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях / П.С. Кнопов, Е.И. Касицкая // Кибернетика и системный анализ. — 2010. — № 5. — С. 46-50. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-45624
record_format dspace
spelling Кнопов, П.С.
Касицкая, Е.И.
2013-06-16T17:00:19Z
2013-06-16T17:00:19Z
2010
О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях / П.С. Кнопов, Е.И. Касицкая // Кибернетика и системный анализ. — 2010. — № 5. — С. 46-50. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
0023-1274
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/45624
519.21
Розглядається задача стохастичного програмування, де емпірична функція будується за даними нестаціонарних спостережень. Досліджується стаціонарна (у вузькому розумінні) випадкова послідовність, що задовольняє умові сильного змішування. Наведено умови, за яких емпірична оцінка є консистентною, та оцінюються її великі відхилення.
The paper is devoted to the consideration of a stochastic programming problem with an empirical function constructed from nonstationary observations. A random sequence is investigated that is stationary in a strict sense and satisfies the strong mixing condition. The conditions under which an empirical estimate is consistent are given, and large deviations of the estimate are considered.
ru
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
Кибернетика и системный анализ
Системный анализ
О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях
Про великі відхилення емпіричних оцінок в задачі стохастичного програмування при нестаціонарних спостереженнях
On large deviations of empirical estimates in a stochastic programming problem with nonstationary observations
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях
spellingShingle О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях
Кнопов, П.С.
Касицкая, Е.И.
Системный анализ
title_short О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях
title_full О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях
title_fullStr О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях
title_full_unstemmed О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях
title_sort о больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях
author Кнопов, П.С.
Касицкая, Е.И.
author_facet Кнопов, П.С.
Касицкая, Е.И.
topic Системный анализ
topic_facet Системный анализ
publishDate 2010
language Russian
container_title Кибернетика и системный анализ
publisher Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
format Article
title_alt Про великі відхилення емпіричних оцінок в задачі стохастичного програмування при нестаціонарних спостереженнях
On large deviations of empirical estimates in a stochastic programming problem with nonstationary observations
description Розглядається задача стохастичного програмування, де емпірична функція будується за даними нестаціонарних спостережень. Досліджується стаціонарна (у вузькому розумінні) випадкова послідовність, що задовольняє умові сильного змішування. Наведено умови, за яких емпірична оцінка є консистентною, та оцінюються її великі відхилення. The paper is devoted to the consideration of a stochastic programming problem with an empirical function constructed from nonstationary observations. A random sequence is investigated that is stationary in a strict sense and satisfies the strong mixing condition. The conditions under which an empirical estimate is consistent are given, and large deviations of the estimate are considered.
issn 0023-1274
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/45624
citation_txt О больших уклонениях эмпирических оценок в задаче стохастического программирования при нестационарных наблюдениях / П.С. Кнопов, Е.И. Касицкая // Кибернетика и системный анализ. — 2010. — № 5. — С. 46-50. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
work_keys_str_mv AT knopovps obolʹšihukloneniâhémpiričeskihocenokvzadačestohastičeskogoprogrammirovaniâprinestacionarnyhnablûdeniâh
AT kasickaâei obolʹšihukloneniâhémpiričeskihocenokvzadačestohastičeskogoprogrammirovaniâprinestacionarnyhnablûdeniâh
AT knopovps provelikívídhilennâempíričnihocínokvzadačístohastičnogoprogramuvannâprinestacíonarnihsposterežennâh
AT kasickaâei provelikívídhilennâempíričnihocínokvzadačístohastičnogoprogramuvannâprinestacíonarnihsposterežennâh
AT knopovps onlargedeviationsofempiricalestimatesinastochasticprogrammingproblemwithnonstationaryobservations
AT kasickaâei onlargedeviationsofempiricalestimatesinastochasticprogrammingproblemwithnonstationaryobservations
first_indexed 2025-11-27T11:05:26Z
last_indexed 2025-11-27T11:05:26Z
_version_ 1850852236725321728