Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/291874
Заглавие документа: | Statistical estimation of high-order dependencies in discrete-valued time series |
Авторы: | Kharin, Yu. S. |
Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика |
Дата публикации: | 2022 |
Издатель: | Minsk : BSU |
Библиографическое описание источника: | Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the XIII Intern. Conf., Minsk, Sept. 6–10, 2022 / Belarusian State University ; eds.: Yu. Kharin [et al.]. – Minsk : BSU, 2022. – Pp. 46-59. |
Аннотация: | Any digital society generates a lot of discrete-valued data. If this discrete-valued data are considered in dynamics (in dependence on time t ∈ Z) we get discrete-valued time series x t ∈ A, where A is some discrete set. This paper is devoted to probabilistic modeling and statistical analysis of high order stochastic dependencies of x t on its prehistory {x τ : τ < t}. The outline of the paper is as follows: Markov chain of order s and its parsimonious (small-parametric) models; approaches to construction of parsimonious models; FBE-method for statistical estimation of parameters in parsimonious models; robustness in statistical estimation of parameters for parsimonious models; application to computer data analysis |
URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/291874 |
ISBN: | 978-985-881-420-5 |
Лицензия: | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Располагается в коллекциях: | 2022. Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.