Parameter estimation in linear regression driven by a Gaussian sheet

Baran Sándor; Sikolya Kinga: Parameter estimation in linear regression driven by a Gaussian sheet. In: Acta scientiarum mathematicarum, (78) 3-4. pp. 689-713. (2012)

Cikk, tanulmány, mű math_078_numb_003_004_689-713.pdf Hozzáférés: Csak SZTE egyetemi hálózatról Letöltés (1MB)

Absztrakt (kivonat)

The problem of estimating the parameters of a linear regression model Z(s,t) = migi(s, £) + •••+ mpgp(s, t) + U(s, t) based on observations of Z on a spatial domain G of special shape is considered, where the driving process U is a Gaussian random field and pi,... , gp are known functions. Explicit forms of the maximum-likelihood estimators of the parameters are derived in the cases when U is either a Wiener or a stationary or nonstationary Ornstein-Uhlenbeck sheet. Simulation results are also presented, where the driving random sheets are simulated with the help of their Karhunen-Loève expansions.

Mű típusa:	Cikk, tanulmány, mű
Befoglaló folyóirat/kiadvány címe:	Acta scientiarum mathematicarum
Dátum:	2012
Kötet:	78
Szám:	3-4
ISSN:	0001-6969
Oldalak:	pp. 689-713
Nyelv:	angol
Kiadó:	Bolyai Institute, University of Szeged
Kiadás helye:	Szeged
Hivatalos webcím (URL):	http://www.acta.hu
Befoglaló mű URL:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/38686/
Kulcsszavak:	Matematika
Megjegyzések:	Bibliogr.: p. 712-713. ; összefoglalás angol nyelven
Szakterület:	01. Természettudományok 01. Természettudományok > 01.01. Matematika
Feltöltés dátuma:	2016. okt. 15. 14:09
Utolsó módosítás:	2026. már. 06. 12:14
URI:	http://acta.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/16456

Bővebben:

Tétel nézet