Оценка дисперсии коррелированной эксцесной помехи методом максимизации полинома
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Аннотация
Приведен практический пример использования нового алгоритма статистического оценивания параметров случайных негауссовских процессов при их моментно-кумулянтном описании. Найдена оценка дисперсии эксцесной коррелированной помехи. Проанализированы асимптотические свойства полученной оценки, показана ее эффективность с ростом степени стохастического полинома.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующиеся в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:- Авторы сохраняют за собой права на авторство своей работы и предоставляют журналу право первой публикации этой работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим лицам свободно распространять опубликованную работу с обязательной ссылокой на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные договора на неэксклюзивное распространение работы в том виде, в котором она была опубликована этим журналом (например, размещать работу в электронном архиве учреждения или публиковать в составе монографии), с условием сохраниения ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале.
- Политика журнала разрешает и поощряет размещение авторами в сети Интернет (например в институтском хранилище или на персональном сайте) рукописи работы как до ее подачи в редакцию, так и во время ее редакционной обработки, так как это способствует продуктивной научной дискуссии и положительно сказывается на оперативности и динамике цитирования статьи (см. The Effect of Open Access).
Библиографические ссылки
T. Anderson, Introduction to multivariate statistical analysis: Per. from English, Moscow: State. Publishing House of Phys.-Math.lit., 1963, p. 500.
M. Kendall and A. Stuart, Statistical inferences and connections: Per. from English, Moscow: Nauka, 1973, p. 900.
A. Malakhov, Cumulant analysis of random non-Gaussian processes and their transformationsing, Moscow: Sov. radio, 1978, p. 376.
Y. Kunchenko, Polynomial estimates of parameters close to Gaussian random variables. Part I. Stochastic polynomials, theirproperties and application for finding estimates parameters, Cherkasy: CHITI, 2001, p. 133.
Y. Kunchenko, Stochastic polynomials, Kyiv: Naukova Dumka, 2006, p. 275.
V. Palagin, O. Ivchenko, V. Palagin, and O. Ivchenko, “Method adaptationpolynomial maximization for parameter estimationfallow values behind the statistical fallowvibirkoy”, Information processing systems, vol. 76, no. 2, pp. 118–123, 2009.
V. Palagin and O. Ivchenko, “Featuresestimating the parameters of statistically fallow fallow values”, Bulletin of ChDTU, no. 1, pp. 73–78, 2009.
G. Cramer, Mathematical methods of statistics:Per. from English, Moscow: Mir, 1975, p. 684.