Email this article NONPARAMETRIC SENSORS FOR STOHASTIC STATIONARY PROCESS
- Authors: Maer A.V.1, Simakhin V.A.1, Mayer AV1, Simakhin VA1
-
Affiliations:
- Issue: Vol 11, No 5 (2010)
- Pages: 46-49
- Section: Articles
- URL: https://journals.eco-vector.com/2712-8970/article/view/504897
- ID: 504897
Cite item
Full Text
Abstract
In the article we consider an algorithm of nonparametric generator's building for stohastic stationary process. Dependency interval of stochastic process is determined with the help of nonparametric algorithms ofprognosis.
Keywords
About the authors
Aleksey Vladimirovich Maer
Email: alex_povt@mail.ru
Valeriy Anan'evich Simakhin
Email: sva_full@mail.ru <mailto:sva_full@mail.ru>
A V Mayer
V A Simakhin
References
- Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. М. : Финансы и статистика, 1998.
- Davison A. C., Hinkley D. V. Bootstrap Methods and Their Application. Cambridge : Cambridge University Press, 1997.
- Бюльман П. Бутстрап-схемы для временных рядов // Квантиль. 2007. № 3. С. 37-56.
- Hardie W., Horovitz J., Kreiss J-P. Bootstrap methods for time series // International Statist. Review. 2003. № 71. P. 435-459.
- Васильев В. А., Добровидов А. В., Кошкин Г. М. Непараметрическое оценивание функционалов от распределений стационарных последовательностей. М. : Наука, 2004.
- Ермаков С. М., Михайлов Г. А. Курс статистического моделирования. М. : Наука, 1976.
- Simakhin V. A. Nonparametric Robust Prediction Algorithms // Book of Abstracts of the International Symposium on Stochastic Models in Reliability Engineering, Life Science and Operations managemen. Beer Sheva, 2010. P. 204-218.
Supplementary files
