Главная > Нелинейное оценивание параметров
<< 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

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.

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru