Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Ли Ц., Джадж Д., Зельнер А. — Оценивание параметров марковских моделей по агрегированным временным рядам
Ли Ц., Джадж Д., Зельнер А. — Оценивание параметров марковских моделей по агрегированным временным рядам



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter

Название: Оценивание параметров марковских моделей по агрегированным временным рядам

Авторы: Ли Ц., Джадж Д., Зельнер А.

Аннотация:

Книга знакомит читателей с современными методами определения переходных вероятностей марковских цепей по статистическим данным. Монография включает ряд приложений, в которых сконцентрированы математические сведения, необходимые для понимания материала основных глав книги, а также программу на Фортране, реализующую изучаемые методы оценивания.
Книга представляет интерес для специалистов, занимающихся вопросами управления и идентификации в различных областях науки и техники, и особенно для специалистов в области экономики. Она будет полезна также аспирантам и студентам экономических вузов в качестве дополнительного учебного пособия.


Язык: ru

Рубрика: Экономика и финансы/

Серия: Сделано в холле

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 1977

Количество страниц: 221

Добавлена в каталог: 04.04.2011

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
Агрегированные данные (aggregate data)      13
Апостериорное распределение (posterior distribution)      88
Априорное распределение (prior distribution)      86
Априорное распределение с отрицательным эксцессом (platykurtic prior)      103
Априорное распределение с положительным эксцессом (leptokurtic prior)      98
Асимптотически нормальное распределение (asymptotically normal distribution)      1
Бета-распределение (beta distribution)      19 86
Вектор вероятностей (probability vector)      34
Вероятности перехода неоднородной марковской цепи (нестационарные переходные вероятности) (variable transition probabilities)      163
Вероятность перехода (переходная вероятность) (transition probability)      13
Выборочные значения относительных частот (sample proportions)      37
Выборочный эксперимент (sampling experiment)      33
Вырожденная матрица (singular matrix)      24
Гетероскедастичность (heteroscedasticity)      29 49
Двойственная задача (dual problem)      30
Дополнительные переменные (slack variables)      31 64
Знако-ранговый критерий (signed rank test)      124
Квадратичное программирование (Quadratic programming)      31 63
Ковариационная матрица ошибок (помех) (disturbance covariance matrix)      49
Комбинированная задача (primal-dual problem)      30
Коэффициент согласия (coefficient of concordance)      123
Критерий $\chi^{2}$ (chi-square test)      40
Критерий отношения правдоподобия (likelihood ratio test)      17
Критерий попарного сравнения (matched pairs test)      39 124
Критерий согласия (goodness-of-fit test)      114
Линейное программирование (linear programming)      30 107
Макроданные (macro data)      22
Матричное бета-распределение (matrix beta distribution)      19
Микрообъекты (micro units)      14
Многомерная модель (multivariate model)      24
Мода распределения (mode of distribution)      89
Моделирование (simulation)      35
Наилучшая асимптотически нормальная оценка (best asymptotically normal estimator)      70
Начальное состояние (initial state)      13
Непараметрические критерии (non-parametric tests)      39
Неприводимая цепь (irreducible chain)      13
Несмещенная оценка (unbiased estimator)      38
Несферические ошибки (non-spherical disturbanses)      59
Обобщенный метод наименьших квадратов (generalized least squares method)      57
Общая вероятностная линейная модель (general linear probability model)      155
Одномерное бета-распределение (univariate beta distribution)      19 86
Относительные частоты (proportions)      22
Оценка без учета ограничений (unrestricted estimator)      23 43
Оценка по критерию $\chi^{2}$ (minimum chi-square estimator)      67
Оценка по методу наименьших абсолютных отклонений (minimum absolute deviations estimator)      107
Оценка по методу наименьших квадратов при учете ограничений (restricted least squares estimator)      29
Оценка по методу наименьших квадратов со взвешиванием (weighted least squares estimator)      50
Полиномиальное распределение (multinomial distribution)      16 57
Положительно определенная матрица (positive definite matrix)      24
Попарные сравнения (pairwise comparisons)      39
Предел по вероятности (Probability limit)      28 38
Пространство параметров (parameter space)      17
Прямое (кронекеровское) произведение (Kronecker expansion)      60
Псевдообратная матрица (general inverse matrix)      136
Редуцированная модель (reduced model)      59 146
Случайная величина (random variable)      11
Собственные (характеристические) числа (characteristic roots)      138
Собственный (характеристический) вектор (characteristic vector)      138
Состоятельная оценка (consistent estimate)      28
Среднеквадратическая ошибка (root mean square error)      39
Средняя абсолютная ошибка (mean absolute error)      39
Стационарный вектор (equilibrium vector)      13
Схема Лексиса (Lexis scheme)      58 74
Таблицы сопряженности признаков (contingency tables)      17
Условие неотрицательности (non-negative condition)      24
Условие нормировки (row sum condition)      24
Условная вероятность (conditional probability)      12 18
Функция потерь (loss function)      21 33 96
Функция правдоподобия (likelihood function)      16 18 76
Функция риска (risk function)      33
Эргодическая цепь (ergodic chain)      13
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2024
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте