Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi

Статистичнi експерименти (СЕ) з наполегливою нелiнiйною регресiєю розглядаються
 в дискретно-неперервному часi k = [Nt], 0 ≤ t ≤ T. Напрямнi параметри функцiї регресiї приростiв залежать вiд станiв вкладеного ланцюга Маркова в однорiдному (у часi) рiвномiрно ергодичному марковському процесi...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Доповіді НАН України
Date:2015
Main Author: Королюк, Д.В.
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: Видавничий дім "Академперіодика" НАН України 2015
Subjects:
Online Access:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/96214
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:Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi / Д.В. Королюк // Доповiдi Нацiональної академiї наук України. — 2015. — № 4. — С. 12-17. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
_version_ 1862732171804934144
author Королюк, Д.В.
author_facet Королюк, Д.В.
citation_txt Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi / Д.В. Королюк // Доповiдi Нацiональної академiї наук України. — 2015. — № 4. — С. 12-17. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.
collection DSpace DC
container_title Доповіді НАН України
description Статистичнi експерименти (СЕ) з наполегливою нелiнiйною регресiєю розглядаються
 в дискретно-неперервному часi k = [Nt], 0 ≤ t ≤ T. Напрямнi параметри функцiї регресiї приростiв залежать вiд станiв вкладеного ланцюга Маркова в однорiдному (у часi) рiвномiрно ергодичному марковському процесi, який описує стани випадкового середовища. СЕ задаються розв’язками рiзницевих стохастичних рiвнянь з двома компонентами: передбачувальної та стохастичної (мартингал-рiзницями). Одержана апроксимацiя в схемi серiй з параметром серiї N (об’єм вибiрки), при N → ∞, є дифузiйним процесом типу Орнштейна–Уленбека. Параметри зсуву i дифузiї визначаються усередненням за стацiонарним розподiлом вкладеного ланцюга Маркова. Статистические эксперименты (СЭ) с настойчивой линейной регрессией рассматриваются в дискретно-непрерывном времени k = [Nt], 0 ≤ t ≤ T. Направляющие параметры функции регрессии приращений зависят от состояний вложенной цепи Маркова в однородном
 (во времени) равномерно эргодическом марковском процессе, который описывает состояния
 случайной среды. СЭ задаются решениями разностных стохастических уравнений с двумя
 компонентами: предсказательной и стохастической (мартингал-разностью). Полученная
 аппроксимация в схеме серий с параметром серии N (объем выборки), при N → ∞, является
 диффузионным процессом типа Орнштейна–Уленбека. Параметры смещения и диффузии
 определяются усреднением по стационарному распределению вложенной цепи Маркова. The statistical experiments (SE) with persistent non-linear regression are considered in the di-
 screte-continuous time k = [Nt], 0 ≤ t ≤ T . The directing parameters of the regression function
 increments depend on the state of an embedded Markov chain in the (homogeneous in time) uni-
 formly ergodic Markov process, which describes the states of the random medium. SE are defined
 by the solutions of stochastic difference equations with two components: predictive and stochastic
 (martingale-difference). The obtained approximation in the series scheme with series parameter N
 (size of the sample), as N → ∞, is a diffusion Ornstein–Uhlenbeck-type process. The parameters
 of drift and diffusion are determined by averaging over the stationary distribution of the embedded Markov chain.
first_indexed 2025-12-07T19:30:19Z
format Article
fulltext
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-96214
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
issn 1025-6415
language Ukrainian
last_indexed 2025-12-07T19:30:19Z
publishDate 2015
publisher Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
record_format dspace
spelling Королюк, Д.В.
2016-03-12T15:31:08Z
2016-03-12T15:31:08Z
2015
Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi / Д.В. Королюк // Доповiдi Нацiональної академiї наук України. — 2015. — № 4. — С. 12-17. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.
1025-6415
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/96214
519.24
Статистичнi експерименти (СЕ) з наполегливою нелiнiйною регресiєю розглядаються
 в дискретно-неперервному часi k = [Nt], 0 ≤ t ≤ T. Напрямнi параметри функцiї регресiї приростiв залежать вiд станiв вкладеного ланцюга Маркова в однорiдному (у часi) рiвномiрно ергодичному марковському процесi, який описує стани випадкового середовища. СЕ задаються розв’язками рiзницевих стохастичних рiвнянь з двома компонентами: передбачувальної та стохастичної (мартингал-рiзницями). Одержана апроксимацiя в схемi серiй з параметром серiї N (об’єм вибiрки), при N → ∞, є дифузiйним процесом типу Орнштейна–Уленбека. Параметри зсуву i дифузiї визначаються усередненням за стацiонарним розподiлом вкладеного ланцюга Маркова.
Статистические эксперименты (СЭ) с настойчивой линейной регрессией рассматриваются в дискретно-непрерывном времени k = [Nt], 0 ≤ t ≤ T. Направляющие параметры функции регрессии приращений зависят от состояний вложенной цепи Маркова в однородном
 (во времени) равномерно эргодическом марковском процессе, который описывает состояния
 случайной среды. СЭ задаются решениями разностных стохастических уравнений с двумя
 компонентами: предсказательной и стохастической (мартингал-разностью). Полученная
 аппроксимация в схеме серий с параметром серии N (объем выборки), при N → ∞, является
 диффузионным процессом типа Орнштейна–Уленбека. Параметры смещения и диффузии
 определяются усреднением по стационарному распределению вложенной цепи Маркова.
The statistical experiments (SE) with persistent non-linear regression are considered in the di-
 screte-continuous time k = [Nt], 0 ≤ t ≤ T . The directing parameters of the regression function
 increments depend on the state of an embedded Markov chain in the (homogeneous in time) uni-
 formly ergodic Markov process, which describes the states of the random medium. SE are defined
 by the solutions of stochastic difference equations with two components: predictive and stochastic
 (martingale-difference). The obtained approximation in the series scheme with series parameter N
 (size of the sample), as N → ∞, is a diffusion Ornstein–Uhlenbeck-type process. The parameters
 of drift and diffusion are determined by averaging over the stationary distribution of the embedded Markov chain.
uk
Видавничий дім "Академперіодика" НАН України
Доповіді НАН України
Математика
Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi
Статистические эксперименты с настойчивой линейной регрессией в марковской случайной среде
Statistical experiments with persistent linear regression in the Markov random medium
Article
published earlier
spellingShingle Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi
Королюк, Д.В.
Математика
title Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi
title_alt Статистические эксперименты с настойчивой линейной регрессией в марковской случайной среде
Statistical experiments with persistent linear regression in the Markov random medium
title_full Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi
title_fullStr Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi
title_full_unstemmed Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi
title_short Статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi
title_sort статистичнi експерименти з наполегливою лiнiйною регресiєю в марковському випадковому середовищi
topic Математика
topic_facet Математика
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/96214
work_keys_str_mv AT korolûkdv statističnieksperimentiznapoleglivoûliniinoûregresiêûvmarkovsʹkomuvipadkovomuseredoviŝi
AT korolûkdv statističeskieéksperimentysnastoičivoilineinoiregressieivmarkovskoislučainoisrede
AT korolûkdv statisticalexperimentswithpersistentlinearregressioninthemarkovrandommedium