Sinossi
In the parametric case, we describe the asymptotical properties of maximum likelihood (MLE), Bayes (BE) and minimum distance (MDE) estimators as c --+ 0 and in the nonparametric situation, we investigate some kernel-type estimators of unknown functions (say, StO,O ~ t ~ T).
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Contenuti
Introduction. 1. Auxiliary Results. 2. Asymptotic Properties of Estimator in Standard and Nonstandard Situations. 3. Expansions. 4. Nonparametric Estimation. 5. The Disorder Problem. 6. Partially Observed Systems. 7. Minimum Distance Estimation. Remarks. References. Index.
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Gebunden. Condizione: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Small noise is a good noise. In this work, we are interested in the problems of estimation theory concerned with observations of the diffusion-type process Xo = Xo, 0 ~ t ~ T, (0. 1) where W is a standard Wiener process and St( ) is some nonanticipative smo. Codice articolo 5967217
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Buch. Condizione: Neu. Identification of Dynamical Systems with Small Noise | Yury A. Kutoyants | Buch | viii | Englisch | 1994 | Springer | EAN 9780792330530 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand. Codice articolo 107465716
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Buch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Small noise is a good noise. In this work, we are interested in the problems of estimation theory concerned with observations of the diffusion-type process Xo = Xo, 0 ~ t ~ T, (0. 1) where W is a standard Wiener process and St(') is some nonanticipative smooth t function. By the observations X = {X , 0 ~ t ~ T} of this process, we will solve some t of the problems of identification, both parametric and nonparametric. If the trend S(-) is known up to the value of some finite-dimensional parameter St(X) = St((}, X), where (} E e c Rd , then we have a parametric case. The nonparametric problems arise if we know only the degree of smoothness of the function St(X), 0 ~ t ~ T with respect to time t. It is supposed that the diffusion coefficient c is always known. In the parametric case, we describe the asymptotical properties of maximum likelihood (MLE), Bayes (BE) and minimum distance (MDE) estimators as c --+ 0 and in the nonparametric situation, we investigate some kernel-type estimators of unknown functions (say, StO,O ~ t ~ T). The asymptotic in such problems of estimation for this scheme of observations was usually considered as T --+ 00 , because this limit is a direct analog to the traditional limit (n --+ 00) in the classical mathematical statistics of i. i. d. observations. The limit c --+ 0 in (0. 1) is interesting for the following reasons.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 312 pp. Englisch. Codice articolo 9780792330530
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