Non-Stationary Stochastic Processes Estimation
eBook - ePub

Non-Stationary Stochastic Processes Estimation

Vector Stationary Increments, Periodically Stationary Multi-Seasonal Increments

Maksym Luz,Mikhail Moklyachuk

  1. 310 pagine
  2. English
  3. ePUB (disponibile sull'app)
  4. Disponibile su iOS e Android
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Non-Stationary Stochastic Processes Estimation

Vector Stationary Increments, Periodically Stationary Multi-Seasonal Increments

Maksym Luz,Mikhail Moklyachuk

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Informazioni sul libro

The problem of forecasting future values of economic and physical processes, the problem of restoring lost information, cleaning signals or other data observations from noise, is magnified in an information-laden word. Methods of stochastic processes estimation depend on two main factors.

The first factor is construction of a model of the process being investigated.

The second factor is the available information about the structure of the process under consideration. In this book, we propose results of the investigation of the problem of mean square optimal estimation (extrapolation, interpolation, and filtering) of linear functionals

depending on unobserved values of stochastic sequences and processes

with periodically stationary and long memory multiplicative seasonal increments.

Formulas for calculating the mean square errors and the spectral characteristics of the optimal estimates of the functionals are derived in the case of spectral certainty, where

spectral structure of the considered sequences and processes are exactly known.

In the case where spectral densities of the sequences and processes are not known exactly while some sets of admissible spectral densities are given, we apply the minimax-robust method of estimation.

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Informazioni

Editore
De Gruyter
Anno
2024
ISBN
9783111326252

Indice dei contenuti

  1. Title Page
  2. Copyright
  3. Contents
  4. 1 Periodically stationary multi-seasonal increments of stochastic sequences
  5. 2 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments
  6. 3 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments observed with noise
  7. 4 Interpolation of sequences with periodically stationary increments observed with or without noise
  8. 5 Filtering of sequences with periodically stationary increments
  9. 6 Continuous time stochastic processes with periodically correlated increments
  10. 7 Extrapolation of processes with periodically correlated increments
  11. 8 Extrapolation of processes with periodically correlated increments observed with noise
  12. 9 Interpolation of processes with periodically correlated increments observed with or without noise
  13. 10 Filtering of processes with periodically correlated increments
  14. 11 Filtering problem when signal and noise have periodically correlated increments
  15. Subject Index
Stili delle citazioni per Non-Stationary Stochastic Processes Estimation

APA 6 Citation

Luz, M., & Moklyachuk, M. (2024). Non-Stationary Stochastic Processes Estimation (1st ed.). De Gruyter. Retrieved from https://www.perlego.com/book/4377746 (Original work published 2024)

Chicago Citation

Luz, Maksym, and Mikhail Moklyachuk. (2024) 2024. Non-Stationary Stochastic Processes Estimation. 1st ed. De Gruyter. https://www.perlego.com/book/4377746.

Harvard Citation

Luz, M. and Moklyachuk, M. (2024) Non-Stationary Stochastic Processes Estimation. 1st edn. De Gruyter. Available at: https://www.perlego.com/book/4377746 (Accessed: 24 June 2024).

MLA 7 Citation

Luz, Maksym, and Mikhail Moklyachuk. Non-Stationary Stochastic Processes Estimation. 1st ed. De Gruyter, 2024. Web. 24 June 2024.