NONPARAMETRIC SENSORS FOR STOHASTIC STATIONARY PROCESS


Citar

Texto integral

Resumo

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.

Bibliografia

  1. Эфрон Б. Нетрадиционные методы многомерного статистического анализа. М. : Финансы и статистика, 1998.
  2. Davison A. C., Hinkley D. V. Bootstrap Methods and Their Application. Cambridge : Cambridge University Press, 1997.
  3. Бюльман П. Бутстрап-схемы для временных рядов // Квантиль. 2007. № 3. С. 37-56.
  4. Hardie W., Horovitz J., Kreiss J-P. Bootstrap methods for time series // International Statist. Review. 2003. № 71. P. 435-459.
  5. Васильев В. А., Добровидов А. В., Кошкин Г. М. Непараметрическое оценивание функционалов от распределений стационарных последовательностей. М. : Наука, 2004.
  6. Ермаков С. М., Михайлов Г. А. Курс статистического моделирования. М. : Наука, 1976.
  7. 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.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Maer A.V., Simakhin V.A., Mayer A.V., Simakhin V.A., 2010

Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Este site utiliza cookies

Ao continuar usando nosso site, você concorda com o procedimento de cookies que mantêm o site funcionando normalmente.

Informação sobre cookies