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Detección de M señales gaussianas utilizando el desarrollo modificado de un proceso estocástico.

Jesús Navarro Moreno, Juan Carlos Ruiz Molina (2001)

Qüestiió

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Utilizando el desarrollo modificado de un proceso estocástico se propone una nueva metodología, alternativa a la basada en el desarrollo de Karhunen-Loeve, para el problema de detección de M señales Gaussianas en ruido Gaussiano blanco. Las soluciones proporcionadas no presentan el problema del cálculo de los autovalores y autofunciones asociados a la función de covarianza involucrada y son fácilmente implementables desde el punto de vista práctico.

Estudio del carácter markoviano fuerte y regularidades de la solución de ecuaciones integrales estocásticas Ito generalizadas.

Ramón Gutiérrez Jáimez, Josefa Linares Pérez (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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El objetivo de este trabajo es un estudio sobre los caracteres felleriano y markoviano fuerte y las propiedades de regularidad del proceso solución de una ecuación integral estocástica generalizada (tipo Ito), pero generalizada en el sentido de considerar una formulación en términos de procesos operador-valuados. Esta formulación generaliza simultánea e independientemente las integrales de Cabaña y Daletsky.

On the estimation of the drift coefficient in diffusion processes with random stopping times.

Ramón Gutiérrez Jáimez, Aurora Hermoso Carazo, Manuel Molina Fernández (1986)

Trabajos de Estadística

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This paper considers stochastic differential equations with solutions which are multidimensional diffusion processes with drift coefficient depending on a parametric vector θ. By considering a trajectory observed up to a stopping time, the maximum likelihood estimator for θ has been obtained and its consistency and asymptotic normality have been proved.

Problemas de óptimo que relacionan la información de Kullback y el conjunto de riesgos de Neyman-Pearson.

Ramiro Melendreras Gimeno (1983)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Consideramos la conexión que existe entre la información de Kullback y los tests admisibles óptimos en el conjunto de riesgos de Neyman-Pearson, usando para ello el estudio de problemas de programación matemática de tipo infinito. Se obtienen resultados que caracterizan un subconjunto de soluciones Bayes como consecuencia del conocimiento de la información, así como una medida de discriminación entre hipótesis para el conjunto de riesgos.