Іванов, Олександр ВолодимировичДрабик, Тетяна Олегівна2020-06-172020-06-172020Драбик, Т. О. Асимптотична нормальність оцінки параметрів тригонометричної регресії з сильно залежним шумом : магістерська дис. : 111 Математика / Драбик Тетяна Олегівна. – Київ, 2020. – 53 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/34262Вивчаються 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.ukтригонометрична модельрегресiїфункцiя регресiїлокальне перетворення гауссiвського стацiонарного часового рядуоцiнка найменших квадратiвспектральна мiра функцiї регресiїасимптотична нормальнiстьранг Ермiтарозклади за полiномом Чебишова-Ермiтасингулярна спектральна щiльнiстьrandom noisetrigonometric regression modelregression functionHermite rankasymptotic normalitylocal transformation of Gaussian stationary time seriessingular spectral densitythe least squares estimatorspectral measure of regression functionexpansions by Chebyshev-Hermite polynomialsMaster Thesis53 с.519.21