Оценивание параметров регрессии с зависимыми шумамиРассматривается задача оценивания d-мерного вектора неизвестных параметров регрессии
с нелинейными
Оценивание параметров регрессионной модели с шумами типа AR/ARCH регрессии
с нелинейными условно–гауссовскими шумами типа AR/ARCH. В качестве метода оценивания
Оценивание непараметрической регрессии с полумарковскими шумамиВ данной работе рассматривается задача оценивания неизвестной функции в непрерывной регрессии
с Адаптивное оценивание функции регрессии по неполным данным с шумами импульсного типа временем,
с шумами, описываемыми процессом Леви, по наблюдениям в дискретные моменты времени. Предлагаются
Оценивание параметрической регрессии с импульсными шумами по дискретным наблюдениямОценивание параметрической регрессии
с импульсными шумами по дискретным наблюдениям
Асимптотически эффективное оценивание коэффициента сноса в диффузионных процессах.е. установлено, что асимптотический квадратичный риск процедуры совпадает
с постоянной Пинскера, которая
Оптимальное оценивание параметров диффузионных сигналов, наблюдаемых на фоне шумов малой интенсивности, наблюдаемых
с аддитивным шумом малой интенсивности. Предлагается оценка по методу максимального правдоподобия
Эффективное оценивание непараметрического сигнала на фоне шумов Орнштейна - Уленбека, наблюдаемого в каналах связи
с шумами, моделируемыми негауссовскими процессами Орнштейна – Уленбека. При этом
Улучшенное непараметрическое оценивание для диффузионной эпидемиологической SIR модели по неполным данным определяется эргодическим диффузионным процессом
с неизвестным коэффициентом диффузии. Для оценивания функции