SEMI-RECURIVE IDENTIFICATION OF WEAKLY DEPENDENT FOLLOWER'S CONDIDIONAL FUNCTIONAL. | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Upravlenie, vychislitelnaja tehnika i informatika – Tomsk State University Journal of Control and Computer Science. 2008. № 1 (2).

SEMI-RECURIVE IDENTIFICATION OF WEAKLY DEPENDENT FOLLOWER'S CONDIDIONAL FUNCTIONAL.

The convergence in mean square semi-recursive estimate of a conditional functional, which is constructed by weakly dependent followers strong mixed, is investigate. The semi-recursive estimates are used for identification non linear autoregression different range. The problems of a prognosis of fund investment pay cost on a real date with make use of semi-recursive algorithms is solved.

Download file

Counter downloads: 337

Keywords

nonparametric identification , conditional functional , semi-recursive algorithms , непараметрическая идентификация , условные функционалы , полурекуррентные алгоритмы

Authors

Name	Organization	E-mail
Koshkin G.M.		kgm@fpmk.tsu.ru
Lakhodynov V.S.		vestnik_uvti@mail.tsu.ru

Всего: 2

References

Васильев В.А., Добровидов А.В., Кошкин Г.М. Непараметрическое оценивание функционалов от распределений стационарных последовательностей. М.: Наука, 2004. 508 с.

Балтрунас Й.Й., Рудзкене В.Ю. Регулярность процесса нелинейной авторегрессии // Тр. АН ЛитССР. Сер. Б. 1986. Т. 2(153). С. 118 - 122.

Кошкин Г.М., Пивен И.Г. Непараметрическое оценивание функционалов от условных распределений последовательностей сильного перемешивания // Вестник ТГУ. 2003. № 289. С. 187 - 200.

Györfi L., Kohler M., and Walk H. Week and strong universal consistency of semi-recursive kernel and partitioning regression estimates // Statist. Decisions. 1998. V. 16. P. 1 - 18.

Добровидов А.В., Кошкин Г.М. Непараметрическое оценивание сигналов. М.: Наука, Физматлит, 1997. 336 с.