Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/207249
Заглавие документа: Асимптотический анализ статистических оценок параметров биномиальной условно авторегрессионной модели пространственно-временных данных
Другое заглавие: Asymptotic analysis of statistical estimators of parameters for binomial conditionally autoregressive model of spatio-temporal data / M. K. Dauhaliova, Kharin Yu. S.
Авторы: Долгалёва, М. К.
Харин, Ю. С.
Тема: ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика
Дата публикации: 2018
Издатель: Минск : БГУ
Библиографическое описание источника: Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика = Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics . - 2018. - № 2. - С. 47-57
Аннотация: Рассматривается биномиальная условно авторегрессионная модель дискретных пространственно-временных данных, которая является многомерной неоднородной цепью Маркова с конечным пространством состояний. Для этой модели найдены условия, при которых она удовлетворяет эргодическому принципу в случае, когда экзогенные факторы зависят от времени. Для статистического оценивания параметров модели используется метод максимального правдоподобия. Доказано, что построенная оценка максимального правдоподобия является состоятельной и асимптотически нормально распределенной при любых ограниченных значениях параметров модели и ограниченных значениях экзогенного фактора при условии статистической идентифицируемости параметров модели. Представлены результаты компьютерных экспериментов на модельных данных, иллюстрирующие состоятельность оценок максимального правдоподобия.
Аннотация (на другом языке): The binomial conditionally autoregressive model of discrete spatio-temporal data is considered in this paper. This model is a multidimensional inhomogeneous Markov chain with a finite state space. Conditions, under which the binomial conditionally autoregressive model satisfies the ergodic principle, are found in case when exogenous factors depend on time. The maximum likelihood approach is used for statistical estimation of model parameters. It is proved that the constructed maximum likelihood estimators are consistent and asymptotically normal distributed for any bounded values of the model parameters and any bounded values of the exogenous factor in case of statistical identifiability of model parameters. Results of computer experiments on simulated data illustrate consistency of maximum likelihood estimators.
URI документа: http://elib.bsu.by/handle/123456789/207249
ISSN: 1561-834X
Лицензия: info:eu-repo/semantics/openAccess
Располагается в коллекциях:2018, №2

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
47-57.pdf597,58 kBAdobe PDFОткрыть
Показать полное описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.