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Ecuaciones de la descomposición modal de procesos ARMA.

Juan José Egozcue Rubí, Eulàlia Griful Ponsati (1987)

Stochastica

Los procesos estocásticos estacionarios, autorregresivos y de medias móviles (ARMA), han sido estudiados en diversos ámbitos durante las dos últimas décadas (p.e. Brockwell-Davis, 1987), y se han utilizado con éxito en aplicaciones muy diversas.Uno de los aspectos al que parece que no se ha prestado demasiada atención es la descomposición aditiva de estos procesos, asociando cada componente a un polo de la función de transferencia del modelo ARMA. Esta descomposición aditiva, que llamaremos descomposición...

Efficiency of some algorithms for prediction in finite stationary time series

Pavel Ranocha (2004)

Kybernetika

Important characteristics of any algorithm are its complexity and speed in real calculations. From this point of view, we analyze some algorithms for prediction in finite stationary time series. First, we review results developed by P. Bondon [1] and then, we derive the complexities of Levinson and a new algorithm. It is shown that the time needed for real calculations of predictions is proportional to the theoretical complexity of the algorithm. Some practical recommendations for the selection...

Efficient estimation of functionals of the spectral density of stationary Gaussian fields

Carenne Ludeña (2010)

ESAIM: Probability and Statistics

Minimax bounds for the risk function of estimators of functionals of the spectral density of Gaussian fields are obtained. This result is a generalization of a previous result of Khas'minskii and Ibragimov on Gaussian processes. Efficient estimators are then constructed for these functionals. In the case of linear functionals these estimators are given for all dimensions. For non-linear integral functionals, these estimators are constructed for the two and three dimensional problems.

Efficient robust estimation of time-series regression models

Pavel Čížek (2008)

Applications of Mathematics

The paper studies a new class of robust regression estimators based on the two-step least weighted squares (2S-LWS) estimator which employs data-adaptive weights determined from the empirical distribution or quantile functions of regression residuals obtained from an initial robust fit. Just like many existing two-step robust methods, the proposed 2S-LWS estimator preserves robust properties of the initial robust estimate. However, contrary to the existing methods, the first-order asymptotic behavior...

EKF-based dual synchronization of chaotic colpitts circuit and Chua’s circuit

Shaohua Hong, Zhiguo Shi, Kangsheng Chen (2008)

Kybernetika

In this paper, dual synchronization of a hybrid system containing a chaotic Colpitts circuit and a Chua’s circuit, connected by an additive white Gaussian noise (AWGN) channel, is studied via numeric simulations. The extended Kalman filter (EKF) is employed as the response system to achieve the dual synchronization. Two methods are proposed and investigated. The first method treats the combination of a Colpitts circuit and a Chua’s circuit as a higher- dimensional system, while the second method...

Estimació del pol i de la variància del soroll d'un model AR (1) mitjançant filtratge no lineal.

M.ª Pilar Muñoz Gracia, Juan José Egozcue Rubí, Manuel Martí Recobert (1988)

Qüestiió

La estimación de los parámetros asociados a un proceso ARMA puede plantearse como un problema de filtrado no lineal. Para determinar un estimador recursivo de estos parámetros se define un vector de estado ampliado que incluye las variables de estado y los parámetros a estimar. Con un enfoque bayesiano se determina la distribución a posteriori del vector de estado ampliado. La síntesis del filtro no lineal permite: i) estimar los parámetros y determinar su precisión para un tamaño de muestra dado,...

Estimación de registros desconocidos en series de datos.

Miguel Sánchez García, Luis Javier López Martín (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

Se dispone de dos o más series de datos, de las cuales al menos una no se conoce completamente. Se supone que las series se pueden modelizar con la hipótesis lineal; así como que existe alguna estructura de correlación entre ellas. Se desarrollan dos modelos para estimar los valores desconocidos de la(s) serie(s) de datos.

Estimación no paramétrica de curvas notables para datos dependientes.

Juan Manuel Vilar Fernández (1989)

Trabajos de Estadística

Sea {Xt: t ∈ Z} una serie de tiempo estacionaria, con valores en Rp, verificando la condición de ser α-mixing o L2-estable. A partir de una muestra de tamaño n se define una amplia clase de estimadores no paramétricos de la función de densidad f(x) asociada al proceso, y de la función de autorregresión de orden k:r(y) = E(g(Xt+1)/(Xt-k+1 ... Xt) = y), y ∈ Rksiendo g una función real.Se estudian las siguientes propiedades asintóticas de estos estimadores: consistencia puntual (casi segura y en media...

Estimating an even spherical measure from its sine transform

Lars Michael Hoffmann (2009)

Applications of Mathematics

To reconstruct an even Borel measure on the unit sphere from finitely many values of its sine transform a least square estimator is proposed. Applying results by Gardner, Kiderlen and Milanfar we estimate its rate of convergence and prove strong consistency. We close this paper by giving an estimator for the directional distribution of certain three-dimensional stationary Poisson processes of convex cylinders which have applications in material science.

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