Доверительное неасимптотическое оценивание параметра авторегрессии AR(1) по зашумленным данным

Autor: Sergey E. Vorobeychikov, Andrey V. Pupkov
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2022. № 59. С. 83-90
Popis: For parameter in an AR(1) process corrupted by noise, the paper proposes the construction of confi-dence interval for unknown parameter with a prescribed coverage probability. The noises both in observable and in unobservable processes are assumed to be Gaussian with unknown variance. The estimation procedure is non-asymptotic and uses a special stopping rule. The results of numerical simulation by Monte-Carlo method are presented.
Databáze: OpenAIRE