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线性随机演化方程最小对比度估计的空间一致性。(英语) Zbl 1451.60068号
理学硕士:
60小时15分 随机偏微分方程(随机分析方面)
60G22型 分数过程,包括分数布朗运动
2009年6月 非马尔可夫过程:估计
软件:
尤伊玛
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
参考文献:
[1] Barboza,L.和Viens,F.G.,用广义矩量法估计高斯平稳过程的参数,电子。J、 Statist.11(2017)401-439·Zbl 06702349
[2] Berzin,C.,Latour,A.和León,J.R.,分数布朗运动驱动的赫斯特参数和扩散方差的推论,第216卷(Springer,2014)·Zbl 1341.62004
[3] Bishwal,J.P.N.,分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程中的最小对比度估计:连续和离散抽样,分形。计算应用程序。分析14(3)(2011)375-410·Zbl 1273.62056
[4] Brouste,A.和Iacus,S.M.,离散观测分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程的参数估计和Yuima R软件包,计算机。统计专家。28(4)(2013)1529-1547·Zbl 1306.65034
[5] Cheridito,P.,Kawaguchi,H.和Maejima,M.,分数Ornstein-Uhlenbeck过程,电子。J、 Probab.8(3)(2003)1-14·Zbl 1065.60033
[6] Cialenco,I.,《SPDEs的统计推断:概述》,统计推断Stoch。流程21(2)(2018)309-329·Zbl 1394.60067号
[7] 蔡仁科,I.,龚,R.和黄,Y.,加性噪声驱动的SPDEs的轨迹拟合估计器,统计推断斯托赫。流程21(1)(2018)1-19·Zbl 1393.60065号
[8] Cilenco,I.,Lototsky,S.V.和Pospíil,J.,具有加性分数布朗运动的随机抛物型方程的最大似然估计的渐近性质,Stoch。Dyn.9(2)(2009)169-185·Zbl 1176.62019
[9] Coeurjolly,J.F.,局部自相似高斯过程的Hurst指数估计使用样本分位数,人工神经网络。统计员。36(3)(2008)1404-1434·Zbl 1157.60034
[10] Es Sebaiy,K.和Viens,F.,平稳高斯过程参数估计的最优速率,随机过程。申请。(2018年)。https://doi.org/10.1016/j.spa.2018.08.010·Zbl 1422.60031号
[11] Gloter,A.和Hoffmann,M.,从离散噪声数据估计赫斯特参数,神经网络。Statister.35(5)(2007)1947-1974年·Zbl 1126.62073
[12] Hu,Y.,Nualart,D.和Zhou,H.,一般Hurst参数的分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程的参数估计,统计推断Stoch。流程22(1)(2019)111-142·Zbl 1419.62211
[13] Huebner,M.和Rozovskii,B.L.,关于抛物型随机偏微分方程的极大似然估计的渐近性质,Probab。理论相关领域103(2)(1995)143-163·Zbl 0831.60070
[14] Istas,J.和Lang,G.,高斯过程局部Hölder指数的二次变化和估计,人工神经网络。一、 H.Poincare PR33(1997)407-436·Zbl 0882.60032
[15] 德米,科萨卡。洛格斯,W。。关于分布参数系统的辨识,随机过程-数学和物理II,编辑Albeverio,S.,Blanchard,P.和Streit,L.,第1250卷(Springer,1987),第152-159页。
[16] Křž,P.和Maslowski,B.,线性随机演化方程的中心极限定理和最小对比度估计,随机学(2019)。在线发布:https://doi.org/10.1080/17442508.2019.1576688。
[17] Kubilius,K.,Mishura,Y.,Ralchenko,K.和Seleznjev,O.,离散分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程漂移参数估计量的一致性,电子。J、 Statist.9(2)(2015)1799-1825·Zbl 1326.60048号
[18] 库托扬茨,Y.A.,扩散型观测的最小距离参数估计,C.R.Acad。科学。巴黎。爵士。数学。312(8)(1991)637-642·Zbl 0717.62075
[19] 洛托斯基,S.V.,随机抛物方程的统计推断:谱方法,公共图书馆。材料53(1)(2009)3-45·Zbl 1157.62057
[20] Maslowski,B.和Pospíil,J.,无穷维分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程的遍历性和参数估计,J.Appl。数学。优化57(3)(2008)401-429·Zbl 1176.35185
[21] Maslowski,B.和Tudor,C.A.,无穷维分数阶Ornstein-Uhlenbeck过程的漂移参数估计,Bull。科学。数学。137(7)(2013)880-901·Zbl 1281.62176号
[22] Nourdin,I.和Peccati,G.,最优四阶矩定理,过程。阿默尔。数学。Soc.143(7)(2015)3123-3133·Zbl 1317.60021
[23] Nualart,D.和Peccati,G.,多重随机积分序列的中心极限定理,人工神经网络。Probab.33(1)(2005)177-193·Zbl 1097.60007
[24] Piterberg,L.和Rozovskii,B.,随机偏微分方程中参数估计的渐近问题:离散时间抽样的情况,数学。方法统计学6(2)(1997)200-223·Zbl 0884.65140
[25] Rosenbaum,M.,离散观测扩散模型中波动持续性的估计,随机过程。申请书118(8)(2008)1434-1462·Zbl 1142.62055
[26] Shiryaev,A.N.,概率论,第二版,第95卷(Springer Verlag,1996年)。
[27] 许斌,硕士,伪微分算子与谱理论,第二版。(Springer Verlag,2001年)·Zbl 0980.35180
[28] Sottinen,T.和Viitasaari,L.,具有平稳增量高斯噪声的Langevin方程的参数估计,统计推断Stoch。流程21(3)(2018)569-601。
[29] Torres,S.,Tudor,C.和Viens,F.,分数有色随机热方程的二次变分,电子。J、 Probab.19(76)(2014)1-51·Zbl 1314.60132号
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