Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634840)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Инженерный журнал: наука и инновации  / №7 2012

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ АВТОРЕГРЕССИИ (50,00 руб.)

0   0
Первый авторГоряинов
ИздательствоМ.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана
Страниц11
ID275033
АннотацияРассмотрен процесс пространственной авторегрессии — стационарного случайного поля на двумерной декартовой целочисленной решетке, заданного рекуррентным двумерным авторегрессионным уравнением. Предложены знаковые оценки коэффициентов авторегрессионного уравнения. Доказана состоятельность этихо ценок.
УДК519.234.3
Горяинов, В.Б. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ АВТОРЕГРЕССИИ / В.Б. Горяинов // Инженерный журнал: наука и инновации .— 2012 .— №7 .— URL: https://rucont.ru/efd/275033 (дата обращения: 26.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

В . Б . Го р я и н о в НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ КОЭФФИЦИЕНТОВ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ АВТОРЕГРЕССИИ Рассмотрен процесс пространственной авторегрессии — стационарного случайного поля на двумерной декартовой целочисленной решетке, заданного рекуррентным двумерным авторегрессионным уравнением. <...> Во многих областях науки и техники, например геологии, географии, сельском хозяйстве, при анализе и обработке изображений, наблюдения представляют собой случайное поле, заданное на прямоугольной целочисленной решетке. <...> Как показано в ряде работ [1– 3], подходящей моделью описания пространственной зависимости таких наблюдений является модель двумерного авторегрессионного поля Xij , заданного уравнением Xij = a10 Xi−1,j + a01 Xi,j−1 + a11 Xi−1,j−1 + εij , i, j = 0, ±1, ±2, . . . , (1) где a = (a10 , a01 , a11 ) — вектор авторегрессионных коэффициентов; εij — независимые одинаково распределенные случайные величины с нулевым математическим ожиданием Eεij = 0 и конечной дисперсией σ 2 = Dεij . <...> Эта модель является естественным обобщением процесса авторегрессии, используемого при описании временных рядов. <...> Основной задачей изучения уравнения (1) является оценивание его коэффициентов по наблюдениям Xij на некотором подмножестве целочисленной решетки. <...> В большинстве работ по оцениванию вектора a используют различные модификации метода максимального правдоподобия и наименьших квадратов [2, 4], которые, к сожалению, теряют эффективность при негауссовском характере поля εij , например, при реставрации архивных кинофотопленок, покрытых царапинами и пятнами. <...> Между тем оценки наименьших квадратов чувствительны к нарушению предположения нормальности εij [5]. <...> Знаковый метод использует не сами наблюдения Xij , а только их знаки 164 ISSN 0236-3933. <...> 2012 и основан на предположении, что функция распределения F (x) ошибок εij должна удовлетворять условию F (0) = 1/2. <...> Достаточные условия стационарности поля (1) приведены в [1, 2]. <...> На основе информации только об Sij (a) в работе [5] построены <...>