Асимптотична нормальність оцінки параметрів тригонометричної регресії з сильно залежним шумом
Вантажиться...
Дата
2020
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Вивчаються асимптотичнi властивостi оцiнки найменших квадратiв параметрiв тригонометричної моделi регресiї з сильно залежним шумом.
Мета роботи полягає в отриманнi вимог до функцiї регресiї та часового
ряду,що моделює випадковий шум,за яких оцiнка найменших квадратiв
параметрiв функцiї регресiї є асимптотично нормальною.
Завданням роботи є отримання результатiв про асимптотичну нормальнiсть оцiнки найменших квадратiв параметрiв тригонометричної функцiї регресiї. Об’єктом дослiдження є тригонометрична модель регресiї з дискретним часо мспостереження та вiдкритою опуклою параметричною множиною. Предметом дослiдження є властивостi асимптотичної нормальностi оцiнки найменших квадратiв параметрiв тригонометричної функцiї регресiї.
Опис
Ключові слова
тригонометрична модельрегресiї, функцiя регресiї, локальне перетворення гауссiвського стацiонарного часового ряду, оцiнка найменших квадратiв, спектральна мiра функцiї регресiї, асимптотична нормальнiсть, ранг Ермiта, розклади за полiномом Чебишова-Ермiта, сингулярна спектральна щiльнiсть, random noise, trigonometric regression model, regression function, Hermite rank, asymptotic normality, local transformation of Gaussian stationary time series, singular spectral density, the least squares estimator, spectral measure of regression function, expansions by Chebyshev-Hermite polynomials
Бібліографічний опис
Драбик, Т. О. Асимптотична нормальність оцінки параметрів тригонометричної регресії з сильно залежним шумом : магістерська дис. : 111 Математика / Драбик Тетяна Олегівна. – Київ, 2020. – 53 с.