Оцінки кореляційної функції гауссового стаціонарного процесу, коли відомі його значення у скінченній множині точок

Трошкі, Віктор Бейлович; Трошкі, Наталія Василівна; Товт, П. П.

Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/33060

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Трошкі, Віктор Бейлович	-
dc.contributor.author	Трошкі, Наталія Василівна	-
dc.contributor.author	Товт, П. П.	-
dc.date.accessioned	2021-02-05T09:25:20Z	-
dc.date.available	2021-02-05T09:25:20Z	-
dc.date.issued	2020	-
dc.identifier.citation	Трошкі, В. Б. Оцінки кореляційної функції гауссового стаціонарного процесу, коли відомі його значення у скінченній множині точок / В. Б. Трошкі, Н. В. Трошкі, П. П. Товт // Науковий вісник Ужгородського університету : серія Математика і Інформатика / редкол. : М. М. Маляр, Г. І. Сливка-Тилищак та ін. – Ужгород : Говерла, 2020. – Вип. 1 (36). – С. 30–40. – Рез. укр., англ. – Бібліогр. : с. 38–40 (12 назв). – Рез. укр., англ.	uk
dc.identifier.uri	https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/33060	-
dc.description.abstract	В статтi дано означення сильного розв’язку стохастичної динамiчної системи Iто- Скорохода випадкової структури з зовнiшнiми збуреннями i всiєю передiсторiєю, доведенi основнi нерiвностi, використання яких необхiдне для встановлення умов iснування i єдиностi розв’язку. Доведена глобальна теорема iснування та єдиностi розв’язку таких динамiчних систем.	uk
dc.description.sponsorship	In practice, process values are usually observed at certain points in time. And based on this data, we need to draw conclusions about the behavior of the process that is being monitored. That is why the primary purpose of the paper is to evaluate the covariance function of such a process. For this purpose, in this paper, we consider a Gaussian stationary random process X with unknown mean, when its values are known in a nite set of points and the task is to estimate the covariance function of such a random process. One feature of estimating the correlation function of a random process with an unknown mean is that the use of correlograms as an estimator is not possible, since the correlogram in this case is a biased estimation of the correlation function. Therefore, to prove the theorems, it was necessary to construct a statistics that would be an unbiased estimate of the covariance function of a Gaussian stationary random process. In addition, as shown in some of our previous papers and in this work, we are dealing with quadratic-Gaussian processes when estimating the deviations of the correlation function of a Gaussian stationary random process from a correlogram in the Lp-metric. Therefore, to prove this estimate was used the theory of quadratic-Gaussian random processes. Using this theory, we obtain estimates of the deviations of the correlation function of a Gaussian stationary random process with an unknown mean, when its values in the nite set of points of this process from its estimate in Lp-metric are known. The paper also builds a criterion for testing the hypothesis of the appearance of the corre- lation function of such a random process. This criterion was formulated using the obtained estimates.	uk
dc.language.iso	uk	uk
dc.publisher	Говерла	uk
dc.relation.ispartofseries	Математика і Інформатика;	-
dc.subject	iнтеграл за вiнеровим процесом	uk
dc.subject	iнтеграл за пуассоновою мiрою	uk
dc.subject	стохастичнi динамiчнi системи Iто-Скорокода	uk
dc.subject	стохастична динамiчна система випад- кової структури	uk
dc.subject	марковськi перемикання	uk
dc.subject	statistics	uk
dc.subject	criterion	uk
dc.subject	quadratic-Gaussian process	uk
dc.subject	Lp-metric	uk
dc.title	Оцінки кореляційної функції гауссового стаціонарного процесу, коли відомі його значення у скінченній множині точок	uk
dc.title.alternative	Estimates of the correlation function of a Gaussian stationary process when its values are known in a nite set of points	uk
dc.type	Text	uk
dc.pubType	Стаття	uk
Appears in Collections:	Науковий вісник УжНУ Серія: Математика і інформатика. Випуск №1 (36) - 2020

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
ОЦIНКИ КОРЕЛЯЦIЙНОЇ ФУНКЦIЇ ГАУССОВОГО.pdf		653.28 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record