Состоятельность и свойства больших уклонений эмпирических оценок в задаче стохастической оптимизации для однородного случайного поля при неоднородных и однородных наблюдениях / Кнопов П. С., Касицкая Е. И. (2021)
Ukrainian

інтернет-адреса сторінки: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001199854
  Кібернетика та системний аналіз      А - 2019  /     Випуск (2021, Т. 57, № 1)

Кнопов П. С., Касицкая Е. И.
Состоятельность и свойства больших уклонений эмпирических оценок в задаче стохастической оптимизации для однородного случайного поля при неоднородных и однородных наблюдениях

Рассмотрена задача стохастического программирования, где эмпирическая функция строится по неоднородным наблюдениям однородного случайного поля. Исследовано однородное в узком смысле случайное поле, удовлетворяющее условию сильного перемешивания. Приведены условия, при которых эмпирическая оценка является состоятельной и оцениваются ее большие уклонения для однородных наблюдений.

 https://doi.org/10.1007/s10559-021-00326-0
 Scopus

Бібліографічний опис:
Кнопов П. С., Касицкая Е. И. Состоятельность и свойства больших уклонений эмпирических оценок в задаче стохастической оптимизации для однородного случайного поля при неоднородных и однородных наблюдениях. Кібернетика та системний аналіз. 2021. Т. 57, № 1. С. 21–34. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-021-00326-0 URL: http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001199854

English  Cybernetics and Systems Analysis   /     Issue (2021, 57 (1))

Knopov P.S., Kasitskaya E.J.
Consistency and properties of large deviations of empirical estimates in stochastic optimization problems for homogeneous random fields under nonhomogeneous and homogeneous observations

The paper considers a stochastic programming problem with the empirical function constructed from nonhomogeneous observations of a homogeneous random field. The field satisfying the strong mixing condition is investigated in the problem. The conditions whereby the empirical estimate is consistent are given, and large deviations of the estimate for homogeneous observations are estimated. © 2021, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature.

Keywords: large deviations, nonhomogeneous observations, random field homogeneous in a strict sense, stochastic programming problem, strong mixing condition, Computer science, Cybernetics, Empirical estimate, Empirical functions, Large deviations, Non-homogeneous, Random fields, Stochastic optimization problems, Strong mixing conditions, Stochastic programming

Cite:
Knopov P.S., Kasitskaya E.J. (2021). Consistency and properties of large deviations of empirical estimates in stochastic optimization problems for homogeneous random fields under nonhomogeneous and homogeneous observations. Cybernetics and Systems Analysis, 57 (1), 21–34. doi: https://doi.org/10.1007/s10559-021-00326-0 http://jnas.nbuv.gov.ua/article/UJRN-0001199854 [In Russian].

 

Інститут інформаційних технологій НБУВ

+38 (044) 525-36-24
libnas@nbuv.gov.ua
Голосіївський просп., 3, к. 209
м. Київ, 03039, Україна