Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/222082
Title: | Sequential probability ratio test for many simple hypotheses on parameters of time series with trend |
Other Titles: | Последовательный критерий отношения вероятностей для проверки многих простых гипотез о параметрах временных рядов с трендом / Т. Т. Ту, А. Ю. Харин |
Authors: | Tu, T. T. Kharin, A. Yu. |
Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика |
Issue Date: | 2019 |
Publisher: | Минск : БГУ |
Citation: | Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика = Journal of the Belarusian State University. Mathematics and Informatics . - 2019. - № 1. - С. 35-45 |
Abstract: | The problem of sequential test for many simple hypotheses on parameters of time series with trend is considered. Two approaches, including M-ary sequential probability ratio test and matrix sequential probability ratio test are used for constructing the sequential test. The sufficient conditions of finite terminations of the test and the existence of finite moments of their stopping times are given. The upper bounds for the average numbers of observations are obtained. With the thresholds chosen suitably, these tests can belong to some specified classes of statistical tests. Numerical examples are presented. |
Abstract (in another language): | Рассмотрена проблема последовательного тестирования многих простых гипотез о параметрах временных рядов с трендом. Для построения последовательного теста использованы два подхода, в том числе M-нарный последовательный критерий отношения вероятностей и матричный последовательный критерий отношения вероятностей. Даны достаточные условия конечных завершений теста и существования конечных моментов их времени остановки. Получены верхние оценки для среднего числа наблюдений. При подходящих порогах эти тесты могут принадлежать некоторым определенным классам статистических тестов. Приводятся результаты вычислительных экспериментов. |
URI: | http://elib.bsu.by/handle/123456789/222082 |
ISSN: | 1561-834X |
DOI: | https://doi.org/10.33581/2520-6508-2019-1-35-45 |
Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Appears in Collections: | 2019, №1 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.