Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/233385Полная запись метаданных
| Поле DC | Значение | Язык |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Ralchenko, K. | |
| dc.date.accessioned | 2019-10-29T12:06:19Z | - |
| dc.date.available | 2019-10-29T12:06:19Z | - |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.identifier.citation | Computer Data Analysis and Modeling: Stochastics and Data Science : Proc. of the Twelfth Intern. Conf., Minsk, Sept. 18-22, 2019. – Minsk : BSU, 2019. – P. 285-288. | |
| dc.identifier.isbn | 978-985-566-811-5 | |
| dc.identifier.uri | http://elib.bsu.by/handle/123456789/233385 | - |
| dc.description.abstract | The paper is devoted to the maximum likelihood estimation in the regression model of the form Xt = θG(t) + Bt, where B is a Gaussian process, G(t) is a known function, and θ is an unknown drift parameter. The estimation techniques for the cases of discrete-time and continuous-time observations are presented. As examples, models with fractional Brownian motion, sub-fractional Brownian motion and two independent fractional Brownian motions are considered | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Minsk : BSU | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Математика | |
| dc.subject | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика | |
| dc.title | Drift parameter estimation in Gaussian regression model by continuous and discrete observations | |
| dc.type | conference paper | |
| Располагается в коллекциях: | 2019. Computer Data Analysis and Modeling : Stochastics and Data Science | |
Полный текст документа:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 285-288.pdf | 417,47 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.