Виявлення прихованих періодичностей в моделях з дискретним часом та сильно залежним випадковим шумом
| Přispěvatelé: | Орловський, Ігор Володимирович |
|---|---|
| Jazyk: | ukrajinština |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: |
перiодограмна оцiнка
тригонометрична модель регресiї diagram formula задача виявлення прихованих перiодичностей random noise with singular spectrum дiаграмна формула consistency Chebyshev - Hermite polynomials кутова частота 519.21 консистентнiсть полiноми Чебишова – Ермiта periodogram estimator сильно залежний випадковий шум trigonometric regression model long-range dependence problem of detection hidden predicities angular frequency випадковий шум що має сингулярний спектр |
| Popis: | Об’єкт дослiдження:тригонометрична модель регресiї з дискретним часом та випадковим шумом,що має сингулярний спектр або є сильнозалежним. Предмет дослiдження:асимптотичнi властивостi перiодограмної оцiнки параметрiв вказаної тригонометричної моделi. Мета роботи:дослiдження асимптотичних властивостей перiодограмної оцiнки параметрiв в задачi виявлення прихованих перiодичностей. В магiстерський дисертацiї отримано достатнi умови консистентностi пе- рiодограмної оцiнки амплiтуди та кутової частоти тригонометричної моделi регресiї з дискретним часом та сильно залежним випадковим шумом. The object of research is a trigonometric regression model with discrete time and random noise,which is either has singular spectrum or long-range dependent. The subject of research is asymptotic properties of periodogram estimator of the trigonometric model. The aim of the work is to study an asymptotic properties of the periodogram estimator of parameters in the problem of detecting hidden periodicities. Sufficient conditions of the consistency of the amplitude and angular frequency periodogram estimator of the trigonometric regression model with discrete time and strongly dependent random noise are obtained in the master’s thesis. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|