Главная > Нелинейное оценивание параметров
НАПИШУ ВСЁ ЧТО ЗАДАЛИ
СЕКРЕТНЫЙ БОТ В ТЕЛЕГЕ
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO

4.9. Неизвестная общая ковариационная матрица

Результаты для случая недиагональной неизвестной ковариационной матрицы (см. (4.7-6)) подобны тем, что получены в предыдущем разделе, но требуют выполнения некоторых дополнительных матричных выкладок. Пусть есть некоторая скалярная функция от элементов невырожденной матрицы V и пусть обозначает матрицу частных производных по элементам матрицы V, т. е.

Тогда справедливы следующие формулы (см. приложение А.2):

Применяя эти формулы к и учитывая, то V симметрична, т.е. получим

Уравнение можно переписать так:

Умножая обе части на V справа и слева, получим

Теперь мы имеем

откуда, подставляя получим после упрощения

Максимизация эквивалентна минимизации

Максимизация проводится в два этапа:

1. Ищется 0. максимизирующее (0) или минимизирующее ;

2. Оценивается по Здесь оценка также является смещенной. В разделе 7.13 изложены способы возможного устранения смещения.

Если пренебречь недиагональными элементами матрицы мы имеем, что В этом случае сводится к

Случаи, описанные нами в этом и предыдущих разделах, можно рассматривать как задачи, решаемые методом наименьших квадратов со взвешиванием, когда веса неизвестны. Формулы дают оценки максимума правдоподобия в случае нормального распределения ошибки. Привлекательно, однако, рекомендовать их применение, даже если неизвестен вид закона распределения, при условии, что предположения (а) и (б) раздела 4.7 справедливы (см. раздел 4.18). Использование проиллюстрировано на практических задачах в разделах 5.23 и 9.7.

1
Оглавление
email@scask.ru