NONPARAMETRIC SENSORS FOR STOHASTIC STATIONARY PROCESS


如何引用文章

全文:

详细

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.

参考

  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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Maer A.V., Simakhin V.A., Mayer A.V., Simakhin V.A., 2010

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可
##common.cookie##