Результаты поиска по 'оценивающая функция':
Найдено статей: 1
  1. Грабарник П.Я.
    Методы оценивания параметров случайных точечных полей с локальным взаимодействием
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 2, с. 323-332

    В работе дается краткий обзор методов оценивания параметров случайных точечных процессов с локальным взаимодействием между точками. Показано, что общепринятый метод максимального псевдоправдоподобия является частным случаем методов оценивания, основанных на использовании вспомогательного марковского процесса, инвариантная мера которого является гиббсовским точечным полем с параметрами, подлежащими оцениванию. Предложено обобщение данного метода, приводящее к такому виду уравнений для получения оценок неизвестных параметров, который не может быть получен с помощью универсального метода Такача–Фикселя. Компьютерные эксперименты показывают, что новый метод позволяет получать оценки, качество которых выше, чем качество оценок широко используемого метода максимального правдоподобия.

    Ключевые слова: гиббсовское точечное поле, оценивающая функция, псевдоправдоподобие, оценивание параметров.
    Grabarnik P.Ya.
    Parameter estimation methods for random point fields with local interactions
    Computer Research and Modeling, 2016, v. 8, no. 2, pp. 323-332

    The paper gives an overview of methods for estimating the parameters of random point fields with local interaction between points. It is shown that the conventional method of the maximum pseudo-likelihood is a special case of the family of estimation methods based on the use of the auxiliary Markov process, invariant measure of which is the Gibbs point field with parameters to be estimated. A generalization of this method, resulting in estimating equation that can not be obtained by the the universal Takacs–Fiksel method, is proposed. It is shown by computer simulations that the new method enables to obtain estimates which have better quality than those by a widely used method of the maximum pseudolikelihood.

    Keywords: Gibbs point process, estimating function, pseudo-likelihood, parametric inference.
    Views (last year): 3.

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"

Copyright © 2009–2024 Institute of Computer Science