Асимптотические свойства оценки максимального правдоподобия для гиббсовских полей

Рассматриваются условия, при которых возможна аппроксимация критериальной функции марковского процесса заданного гиббсовским распределением с единственной точкой минимума ее эмпирической оценкой. Доказываются теоремы о сходимости приближенных оценок, полученных методом максимального правдоподобия, к...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Компьютерная математика
Datum:2012
1. Verfasser: Самосенок, А.С.
Format: Artikel
Sprache:Russian
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2012
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/84698
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:Асимптотические свойства оценки максимального правдоподобия для гиббсовских полей / А.С. Самосенок // Компьютерная математика: сб. науч. тр. — 2012. — № 1. — С. 142-149. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Рассматриваются условия, при которых возможна аппроксимация критериальной функции марковского процесса заданного гиббсовским распределением с единственной точкой минимума ее эмпирической оценкой. Доказываются теоремы о сходимости приближенных оценок, полученных методом максимального правдоподобия, как для случая конечного множества состояний марковского процесса, так и для случая произвольного множества. Розглядаються умови, за яких можлива апроксимація критеріальної функції марківського процессу заданого гібсовським розподілом з єдиною точкою мінімуму її емпіричною оцінкою. Доводяться теореми про збіжність наближених оцінок, отриманих методом максимальної правдоподібності, як для випадку кінечної множини станів марківського процесу, так і для випадку довільної множини. The article focuses on asymptotic consistency of maximum likelihood estimators applied to Markov fields with Gibbs distribution. Theorems on the approximate estimate convergence are proved. The estimates are obtained with the maximum likelihood method for cases of finite set of states of Markov process and for arbitrary set.
ISSN:ХХХХ-0003