000 02637nab a2200337 c 4500
001 vtls000672424
003 RU-ToGU
005 20230425174928.0
007 cr |
008 191219|2019 ru s c rus d
024 7 _a10.17223/19988605/49/9
_2doi
035 _ato000672424
040 _aRU-ToGU
_brus
_cRU-ToGU
100 1 _aПчелинцев, Евгений Анатольевич
_984055
245 1 0 _aАдаптивное эффективное оценивание функции в гетероскедастичной регрессии
_cЕ. А. Пчелинцев, С. С. Перелевский
246 1 1 _aAdaptive efficient estimation for a function in heteroscedastic regression
504 _aБиблиогр.: 14 назв.
520 3 _aИзучаются асимптотические свойства адаптивной улучшенной процедуры выбора модели для оценивания неизвестной функции в гетероскедастичной регрессии. Установлено, что процедура является асимптотически эффективной в смысле среднеквадратического риска, т.е. асимптотический среднеквадратический риск процедуры совпадает с соответствующей константой Пинскера, обеспечивающей точную нижнюю границу риска по всем возможным оценкам. Приводятся результаты численного моделирования.
653 _aгетероскедастичная регрессия
653 _aулучшенное оценивание
653 _aсреднеквадратические риски
653 _aоракульные неравенства
653 _aасимптотическая эффективность
655 4 _aстатьи в журналах
_9879358
700 1 _aПерелевский, Святослав Сергеевич
_9191632
773 0 _tВестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика
_d2019
_g№ 49. С. 73-81
_x1998-8605
_w0210-40860
852 4 _aRU-ToGU
856 4 _uhttp://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000672424
908 _aстатья
999 _c461520