Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия
Розглянуто умови конзистентності і асимптотичної нормальності оцінки максимальної правдоподібності для марковських послідовностей з гіббсовським розподілом. Сформульовано і доведено теореми, які дозволяють апроксимувати критеріальну функцію марковського процесу з єдиною точкою максимуму її емпірично...
Saved in:
| Published in: | Кибернетика и системный анализ |
|---|---|
| Date: | 2013 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2013
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86227 |
| 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: | Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия / А.С. Самосёнок // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — Т. 49, № 2. — С. 178-187. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862688877310902272 |
|---|---|
| author | Самосёнок, А.С. |
| author_facet | Самосёнок, А.С. |
| citation_txt | Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия / А.С. Самосёнок // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — Т. 49, № 2. — С. 178-187. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Кибернетика и системный анализ |
| description | Розглянуто умови конзистентності і асимптотичної нормальності оцінки максимальної правдоподібності для марковських послідовностей з гіббсовським розподілом. Сформульовано і доведено теореми, які дозволяють апроксимувати критеріальну функцію марковського процесу з єдиною точкою максимуму її емпіричною оцінкою. Розглянуті теореми є ефективним інструментом для дослідження збіжності оцінок невідомих параметрів до їх істинних значень.
The paper examines the properties of consistency and asymptotic normality of maximum likelihood estimate for Markov sequences with Gibbs distribution. Theorems that allow approximating the criterion function of the Markov process with a single point of minimum by its empirical estimate are formulated and proved. The results can be applied to analyze the convergence of unknown parameters to their true values.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:10:08Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-86227 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0023-1274 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:10:08Z |
| publishDate | 2013 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Самосёнок, А.С. 2015-09-09T18:41:20Z 2015-09-09T18:41:20Z 2013 Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия / А.С. Самосёнок // Кибернетика и системный анализ. — 2013. — Т. 49, № 2. — С. 178-187. — Бібліогр.: 6 назв. — рос. 0023-1274 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86227 519.21 Розглянуто умови конзистентності і асимптотичної нормальності оцінки максимальної правдоподібності для марковських послідовностей з гіббсовським розподілом. Сформульовано і доведено теореми, які дозволяють апроксимувати критеріальну функцію марковського процесу з єдиною точкою максимуму її емпіричною оцінкою. Розглянуті теореми є ефективним інструментом для дослідження збіжності оцінок невідомих параметрів до їх істинних значень. The paper examines the properties of consistency and asymptotic normality of maximum likelihood estimate for Markov sequences with Gibbs distribution. Theorems that allow approximating the criterion function of the Markov process with a single point of minimum by its empirical estimate are formulated and proved. The results can be applied to analyze the convergence of unknown parameters to their true values. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Кибернетика и системный анализ Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия Дослідження емпіричних оцінок параметрів гіббсовського розподілу, отриманих методом максимальної правдоподібності Analyzing the estimates of empirical parameters of a Gibbs distribution obtained by the maximum likelihood method Article published earlier |
| spellingShingle | Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия Самосёнок, А.С. Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа |
| title | Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия |
| title_alt | Дослідження емпіричних оцінок параметрів гіббсовського розподілу, отриманих методом максимальної правдоподібності Analyzing the estimates of empirical parameters of a Gibbs distribution obtained by the maximum likelihood method |
| title_full | Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия |
| title_fullStr | Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия |
| title_full_unstemmed | Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия |
| title_short | Исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия |
| title_sort | исследование эмпирических оценок параметров гиббсовского распределения, полученных методом максимального правдоподобия |
| topic | Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа |
| topic_facet | Новые средства кибернетики, информатики, вычислительной техники и системного анализа |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/86227 |
| work_keys_str_mv | AT samosenokas issledovanieémpiričeskihocenokparametrovgibbsovskogoraspredeleniâpolučennyhmetodommaksimalʹnogopravdopodobiâ AT samosenokas doslídžennâempíričnihocínokparametrívgíbbsovsʹkogorozpodíluotrimanihmetodommaksimalʹnoípravdopodíbností AT samosenokas analyzingtheestimatesofempiricalparametersofagibbsdistributionobtainedbythemaximumlikelihoodmethod |