Минимальный средний риск и эффективность оптимального полиномиального многомерно-матричного предиктора

Розглянуто задачу оцінювання (прогнозування) багатовимірної випадкової матриці за значенням іншої багатовимірної випадкової матриці, коли квадратична функція втрати розглядається з позицій теорії оптимальних статистичних рішень. Отримано вираз мінімального значення середнього ризику оптимального пол...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Кибернетика и системный анализ
Date:2011
Main Author: Муха, В.С.
Format: Article
Language:Russian
Published: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2011
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84189
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:Минимальный средний риск и эффективность оптимального полиномиального многомерно-матричного предиктора / В.С. Муха // Кибернетика и системный анализ. — 2011. — Т. 47, № 2. — С. 121-130. — Бібліогр.: 6 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Description
Summary:Розглянуто задачу оцінювання (прогнозування) багатовимірної випадкової матриці за значенням іншої багатовимірної випадкової матриці, коли квадратична функція втрати розглядається з позицій теорії оптимальних статистичних рішень. Отримано вираз мінімального значення середнього ризику оптимального поліноміального багатовимірно-матричного предиктора, доказано його властивості та введено поняття його ефективності. Statistical decision theory is used to consider the problem of random multidimensional matrix estimation (prediction) on the measurement of another random multidimensional matrix in the case of a square loss func-tion. An expression for the minimum average risk value for optimal polynomial multidimensional-matrix pre-dictor is derived. The property of such a predictor is proved and the concept of its efficiency is introduced.
ISSN:0023-1274