Sciact
  • EN
  • RU

Ядерные оценки для функции математического ожидания случайного процесса в условиях разреженного дизайна Научная публикация

Журнал Математические труды
ISSN: 1560-750X
Вых. Данные Год: 2022, Том: 25, Номер: 2, Страницы: 149-161 Страниц : 13 DOI: 10.33048/mattrudy.2022.25.206
Ключевые слова непараметрическая регрессия, оценивание функции среднего, ядерные оценки, равномерная состоятельность, разреженный фиксированный дизайн, разреженный случайный дизайн, сильно зависимые элементы дизайна.
Авторы Линке Ю.Ю. 1
Организации
1 Институт математики им. С.Л. Соболева СО АН, просп. Академика Коптюга, Новосибирск, 630090 Россия.

Информация о финансировании (1)

1 Российский научный фонд 22-21-00414

Реферат: Рассматривается задача непараметрического оценивания функции среднего для непрерывного случайного процесса, когда зашумленные значения каждой из независимых его реализаций наблюдаются в некоторых случайных временных точках - элементах дизайна. При широких условиях на зависимость точек дизайна построены равномерно состоятельные оценки для функций среднего в случае одного из вариантов так называемого разреженного дизайна, когда количество точек дизайна для каждой из реализаций - одно и то же конечное число, не зависящее от растущего числа серий наблюдений. В отличие от работ предшественников, мы не требуем, чтобы набор элементов дизайна состоял из независимых одинаково распределенных или слабо зависимых случайных величин. Относительно дизайна предполагается лишь, что вся совокупность точек дизайна с высокой вероятностью образовывает измельчающееся разбиение области задания случайного процесса. Ключевые слова и разы: непараметрическая регрессия, оценивание функции среднего, ядерные оценки, равномерная состоятельность, разреженный фиксированный дизайн, разреженный случайный дизайн, сильно зависимые элементы дизайна.
Библиографическая ссылка: Линке Ю.Ю.
Ядерные оценки для функции математического ожидания случайного процесса в условиях разреженного дизайна
Математические труды. 2022. Т.25. №2. С.149-161. DOI: 10.33048/mattrudy.2022.25.206 РИНЦ
Переводная: Linke Y.Y.
Kernel Estimators for the Mean Function of a Stochastic Process under Sparse Design Conditions
Siberian Advances in Mathematics. 2022. V.32. N4. P.269-276. DOI: 10.1134/S1055134422040034 Scopus РИНЦ OpenAlex
Даты:
Поступила в редакцию: 17 июл. 2022 г.
Принята к публикации: 2 нояб. 2022 г.
Опубликована в печати: 29 мая 2023 г.
Идентификаторы БД:
РИНЦ: 53823464
Цитирование в БД: Пока нет цитирований
Альметрики: