Наближені гарантовані оцінки матриць у задачах лінійної регресії з малим параметром

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorНаконечний, О. Г.
dc.contributor.authorКудін, Г. І.
dc.contributor.authorЗінько, П. М.
dc.contributor.authorЗінько, Т. П.
dc.date.accessioned2022-05-10T07:23:43Z
dc.date.available2022-05-10T07:23:43Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractenThe problem of finding linear unbiased estimates of the linear operator of unknown matrices — components of the observations vector, is investigated. It is assumed that the observation vector additively depends on a random vector with zero expected value, and the unknown correlation matrix belongs to a known bounded set. For the introduced class of linear estimates, necessary and sufficient conditions for the existence of solutions of operator equations that determine the unknown parameters of the vector estimate, are proved. The form of the guaranteed mean square error of the estimate is introduced on the sets of constraints of the problem parameters. The influence on the linear unbiased estimate of small perturbations of known rectangular matrices, which are the composites of the observations vector components, is also investigated. The analytical form is given through the parameters of the perturbed set of singularities for the introduced special operators that depend on a small parameter, which determine the corresponding operator equations, as well as their approximate solutions, in the first approximation of the small parameter method. A test example of solving the problem of finding a linear unbiased estimate under the condition of perturbation of both linearly independent and linearly dependent known observation matrices is presented.uk
dc.format.pagerangeС. 89-103uk
dc.identifier.citationНаближені гарантовані оцінки матриць у задачах лінійної регресії з малим параметром / О. Г. Наконечний, Г. І. Кудін, П. М. Зінько, Т. П. Зінько // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2020. – № 4. – С. 89-103. – Бібліогр.: 10 назв.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2020.4.07
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/47251
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.sourceСистемні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал, № 4uk
dc.subjectlinear estimationuk
dc.subjectunbiased estimatesuk
dc.subjectguaranteed mean square erroruk
dc.subjectlinear operator equationsuk
dc.subjectpseudo inverse matricesuk
dc.subjectsmall parameteruk
dc.subjectperturbed known observation matricesuk
dc.subject.udc519.711uk
dc.titleНаближені гарантовані оцінки матриць у задачах лінійної регресії з малим параметромuk
dc.typeArticleuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
2020_4_89-103.pdf
Розмір:
238.79 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 4