Non-Stationary Stochastic Processes Estimation : Vector Stationary Increments, Periodically Stationary Multi-Seasonal Increments
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...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Luz, Maksym [verfasserIn] Moklyachuk, Mikhail [verfasserIn] |
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| Format: |
E-Book |
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| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Berlin Boston: De Gruyter ; 2024 ©2024 |
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| Rechteinformationen: |
Restricted Access |
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| Schlagwörter: |
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| Umfang: |
1 Online-Ressource (XVIII, 292 p.) |
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| Reihe: |
De Gruyter Textbook |
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| ISBN: |
978-3-11-132562-0 |
| DOI / URN: |
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| 505 | 8 | 0 | |a Frontmatter -- Introduction -- Contents -- Notations and abbreviations -- 1 Periodically stationary multi-seasonal increments of stochastic sequences -- 2 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments -- 3 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments observed with noise -- 4 Interpolation of sequences with periodically stationary increments observed with or without noise -- 5 Filtering of sequences with periodically stationary increments -- 6 Continuous time stochastic processes with periodically correlated increments -- 7 Extrapolation of processes with periodically correlated increments -- 8 Extrapolation of processes with periodically correlated increments observed with noise -- 9 Interpolation of processes with periodically correlated increments observed with or without noise -- 10 Filtering of processes with periodically correlated increments -- 11 Filtering problem when signal and noise have periodically correlated increments -- Problems -- A Some models of non-stationary time series -- Bibliography -- Index |
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| 520 | |a 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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Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier De Gruyter Textbook Frontmatter -- Introduction -- Contents -- Notations and abbreviations -- 1 Periodically stationary multi-seasonal increments of stochastic sequences -- 2 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments -- 3 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments observed with noise -- 4 Interpolation of sequences with periodically stationary increments observed with or without noise -- 5 Filtering of sequences with periodically stationary increments -- 6 Continuous time stochastic processes with periodically correlated increments -- 7 Extrapolation of processes with periodically correlated increments -- 8 Extrapolation of processes with periodically correlated increments observed with noise -- 9 Interpolation of processes with periodically correlated increments observed with or without noise -- 10 Filtering of processes with periodically correlated increments -- 11 Filtering problem when signal and noise have periodically correlated increments -- Problems -- A Some models of non-stationary time series -- Bibliography -- Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization coarar 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 Issued also in print Issued also in print In English BUSINESS & ECONOMICS / Statistics Minimax-robust estimation, least favorable spectral density, minimax spectral characteristics, periodically stationary increments, forecasting Moklyachuk, Mikhail verfasserin aut 9783111326252 : EPUB 9783111325330 : print Erscheint auch als print 9783111325330 https://doi.org/10.1515/9783111325620 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783111325620 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783111325620/original X:GRUY Verlag Cover EBA-CL-LAEC EBA-CL-MTPY EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-ECL-MTPY EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DMA 2024 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2088 ISIL_DE-Frei3c GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 21 01 0046 4552762532 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 17-07-24 22 01 0018 4552773232 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 17-07-24 23 01 0830 4552820990 olr-degruyter3 i z 17-07-24 24 01 0008 4567630599 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-08-24 31 01 0027 4552811746 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 17-07-24 34 01 3551 4552726749 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 17-07-24 62 01 0028 4600976924 OLR-DMA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier De Gruyter Textbook Frontmatter -- Introduction -- Contents -- Notations and abbreviations -- 1 Periodically stationary multi-seasonal increments of stochastic sequences -- 2 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments -- 3 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments observed with noise -- 4 Interpolation of sequences with periodically stationary increments observed with or without noise -- 5 Filtering of sequences with periodically stationary increments -- 6 Continuous time stochastic processes with periodically correlated increments -- 7 Extrapolation of processes with periodically correlated increments -- 8 Extrapolation of processes with periodically correlated increments observed with noise -- 9 Interpolation of processes with periodically correlated increments observed with or without noise -- 10 Filtering of processes with periodically correlated increments -- 11 Filtering problem when signal and noise have periodically correlated increments -- Problems -- A Some models of non-stationary time series -- Bibliography -- Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization coarar 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 Issued also in print Issued also in print In English BUSINESS & ECONOMICS / Statistics Minimax-robust estimation, least favorable spectral density, minimax spectral characteristics, periodically stationary increments, forecasting Moklyachuk, Mikhail verfasserin aut 9783111326252 : EPUB 9783111325330 : print Erscheint auch als print 9783111325330 https://doi.org/10.1515/9783111325620 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783111325620 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783111325620/original X:GRUY Verlag Cover EBA-CL-LAEC EBA-CL-MTPY EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-ECL-MTPY EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DMA 2024 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2088 ISIL_DE-Frei3c GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 21 01 0046 4552762532 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 17-07-24 22 01 0018 4552773232 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 17-07-24 23 01 0830 4552820990 olr-degruyter3 i z 17-07-24 24 01 0008 4567630599 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-08-24 31 01 0027 4552811746 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 17-07-24 34 01 3551 4552726749 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 17-07-24 62 01 0028 4600976924 OLR-DMA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 22-10-24 65 01 0003 4552894587 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-24 69 01 0009 455282600X Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 17-07-24 72 01 0035 4552714953 OLR-DG-PDA11SSHE Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 17-07-24 90 01 3090 4552831402 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 01-07-24 736 01 4736 4552706020 DeGryuterEBS2024 verv zeg 17-07-24 2001 01 DE-21 4540630083 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 20-06-24 2006 01 DE-14 4540674250 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 20-06-24 2010 01 DE-15 4540630091 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-06-24 2020 01 DE-Ch1 4540674277 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 20-06-24 2027 01 DE-105 4540630105 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 20-06-24 2044 01 DE-751 4585204237 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 01-10-24 2045 01 DE-Mit1 4540674285 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 20-06-24 2050 01 DE-Zi4 4540674293 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier De Gruyter Textbook Frontmatter -- Introduction -- Contents -- Notations and abbreviations -- 1 Periodically stationary multi-seasonal increments of stochastic sequences -- 2 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments -- 3 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments observed with noise -- 4 Interpolation of sequences with periodically stationary increments observed with or without noise -- 5 Filtering of sequences with periodically stationary increments -- 6 Continuous time stochastic processes with periodically correlated increments -- 7 Extrapolation of processes with periodically correlated increments -- 8 Extrapolation of processes with periodically correlated increments observed with noise -- 9 Interpolation of processes with periodically correlated increments observed with or without noise -- 10 Filtering of processes with periodically correlated increments -- 11 Filtering problem when signal and noise have periodically correlated increments -- Problems -- A Some models of non-stationary time series -- Bibliography -- Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization coarar 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. 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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 Issued also in print Issued also in print In English BUSINESS & ECONOMICS / Statistics Minimax-robust estimation, least favorable spectral density, minimax spectral characteristics, periodically stationary increments, forecasting Moklyachuk, Mikhail verfasserin aut 9783111326252 : EPUB 9783111325330 : print Erscheint auch als print 9783111325330 https://doi.org/10.1515/9783111325620 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783111325620 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783111325620/original X:GRUY Verlag Cover EBA-CL-LAEC EBA-CL-MTPY EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-ECL-MTPY EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DMA 2024 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2088 ISIL_DE-Frei3c GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 21 01 0046 4552762532 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 17-07-24 22 01 0018 4552773232 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 17-07-24 23 01 0830 4552820990 olr-degruyter3 i z 17-07-24 24 01 0008 4567630599 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 22-10-24 65 01 0003 4552894587 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-24 69 01 0009 455282600X Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 17-07-24 72 01 0035 4552714953 OLR-DG-PDA11SSHE Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 17-07-24 90 01 3090 4552831402 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 01-07-24 736 01 4736 4552706020 DeGryuterEBS2024 verv zeg 17-07-24 2001 01 DE-21 4540630083 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 20-06-24 2006 01 DE-14 4540674250 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 20-06-24 2010 01 DE-15 4540630091 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-06-24 2020 01 DE-Ch1 4540674277 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 20-06-24 2027 01 DE-105 4540630105 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 20-06-24 2044 01 DE-751 4585204237 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 01-10-24 2045 01 DE-Mit1 4540674285 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 20-06-24 2050 01 DE-Zi4 4540674293 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. 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9783111325620 978-3-11-132562-0 10.1515/9783111325620 doi (DE-627)1891711369 (DE-599)KEP104212373 (DE-B1597)661027 (EBP)104212373 DE-627 eng DE-627 rda eng XA-DE BUS061000 bisacsh Luz, Maksym verfasserin aut Non-Stationary Stochastic Processes Estimation Vector Stationary Increments, Periodically Stationary Multi-Seasonal Increments Maksym Luz, Mikhail Moklyachuk Berlin Boston De Gruyter [2024] ©2024 1 Online-Ressource (XVIII, 292 p.) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier De Gruyter Textbook Frontmatter -- Introduction -- Contents -- Notations and abbreviations -- 1 Periodically stationary multi-seasonal increments of stochastic sequences -- 2 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments -- 3 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments observed with noise -- 4 Interpolation of sequences with periodically stationary increments observed with or without noise -- 5 Filtering of sequences with periodically stationary increments -- 6 Continuous time stochastic processes with periodically correlated increments -- 7 Extrapolation of processes with periodically correlated increments -- 8 Extrapolation of processes with periodically correlated increments observed with noise -- 9 Interpolation of processes with periodically correlated increments observed with or without noise -- 10 Filtering of processes with periodically correlated increments -- 11 Filtering problem when signal and noise have periodically correlated increments -- Problems -- A Some models of non-stationary time series -- Bibliography -- Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization coarar 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 Issued also in print Issued also in print In English BUSINESS & ECONOMICS / Statistics Minimax-robust estimation, least favorable spectral density, minimax spectral characteristics, periodically stationary increments, forecasting Moklyachuk, Mikhail verfasserin aut 9783111326252 : EPUB 9783111325330 : print Erscheint auch als print 9783111325330 https://doi.org/10.1515/9783111325620 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783111325620 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783111325620/original X:GRUY Verlag Cover EBA-CL-LAEC EBA-CL-MTPY EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-ECL-MTPY EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DMA 2024 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2088 ISIL_DE-Frei3c GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 21 01 0046 4552762532 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 17-07-24 22 01 0018 4552773232 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 17-07-24 23 01 0830 4552820990 olr-degruyter3 i z 17-07-24 24 01 0008 4567630599 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. 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Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 22-10-24 65 01 0003 4552894587 DeGruyter-EBA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-24 69 01 0009 455282600X Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. BF_dG z 17-07-24 72 01 0035 4552714953 OLR-DG-PDA11SSHE Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 17-07-24 90 01 3090 4552831402 OLR-HILdegruyter Vervielfältigungen (z.B. 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots z 18-07-24 140 01 0839 4552751549 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 17-07-24 147 01 3528 4552898930 OLR-EBS-DG Multiuser | freigeschaltet für Europa-Universität Flensburg, Hochschule Flensburg und Zentrale Hochschulbibliothek Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 18-07-24 264 01 3264 4552757601 OLR-deGruyter-EBS Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 17-07-24 285 01 0517 4590488574 OLR-GRUY-TEST Zugriff zeitlich begrenzt (EBS) Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 10-10-24 370 01 4370 4544806097 EBS deGruyter Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 01-07-24 736 01 4736 4552706020 DeGryuterEBS2024 verv zeg 17-07-24 2001 01 DE-21 4540630083 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 20-06-24 2006 01 DE-14 4540674250 00 --%%-- --%%-- --%%-- --%%-- l01 20-06-24 2010 01 DE-15 4540630091 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-06-24 2020 01 DE-Ch1 4540674277 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 20-06-24 2027 01 DE-105 4540630105 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Campuslizenz l01 20-06-24 2044 01 DE-751 4585204237 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Campuslizenz bis 30.09.2025. Bitte beachten Sie die Nutzungshinweise auf unserer Homepage (de Gruyter) l01 01-10-24 2045 01 DE-Mit1 4540674285 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Volltext - Campuslizenz l01 20-06-24 2050 01 DE-Zi4 4540674293 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Zugriff im HSZG-Campusnetz. Zugriff von auβerhalb nur für HSZG-Angehörige. l01 20-06-24 2063 01 DE-951 4540630113 00 --%%-- eBook de Gruyter n n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-06-24 2088 01 DE-Frei3c 4590688573 00 --%%-- de Gruyter eBook Package Mathematics 2024 --%%-- n l01 10-10-24 2118 01 DE-Mh35 4540630121 00 --%%-- eBook de Gruyter --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 20-06-24 21 01 0046 https://doi.org/10.1515/9783111325620 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1515/9783111325620 22 01 0018 Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/degruyterebooks/doi.org/10.1515/9783111325620 23 01 0830 E-books (deGruyter) https://doi.org/10.1515/9783111325620 24 01 0008 https://doi.org/10.1515/9783111325620 31 01 0027 https://doi.org/10.1515/9783111325620 34 01 3551 https://doi.org/10.1515/9783111325620 62 01 0028 https://doi.org/10.1515/9783111325620 65 01 0003 https://doi.org/10.1515/9783111325620 69 01 0009 https://doi.org/10.1515/9783111325620 72 01 0035 https://hanproxy.gwlb.de/han/degruyter/doi.org/10.1515/9783111325620 90 01 3090 https://doi.org/10.1515/9783111325620 110 01 3110 https://doi.org/10.1515/9783111325620 120 01 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991016472615203501 122 01 0897 https://doi.org/10.1515/9783111325620 130 01 0700 https://doi.org/10.1515/9783111325620 140 01 0839 https://doi.org/10.1515/9783111325620 147 01 3528 https://doi.org/10.1515/9783111325620 264 01 3264 https://doi.org/10.1515/9783111325620 285 01 0517 https://doi.org/10.1515/9783111325620 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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9783111325620 978-3-11-132562-0 10.1515/9783111325620 doi (DE-627)1891711369 (DE-599)KEP104212373 (DE-B1597)661027 (EBP)104212373 DE-627 eng DE-627 rda eng XA-DE BUS061000 bisacsh Luz, Maksym verfasserin aut Non-Stationary Stochastic Processes Estimation Vector Stationary Increments, Periodically Stationary Multi-Seasonal Increments Maksym Luz, Mikhail Moklyachuk Berlin Boston De Gruyter [2024] ©2024 1 Online-Ressource (XVIII, 292 p.) Text txt rdacontent Computermedien c rdamedia Online-Ressource cr rdacarrier De Gruyter Textbook Frontmatter -- Introduction -- Contents -- Notations and abbreviations -- 1 Periodically stationary multi-seasonal increments of stochastic sequences -- 2 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments -- 3 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments observed with noise -- 4 Interpolation of sequences with periodically stationary increments observed with or without noise -- 5 Filtering of sequences with periodically stationary increments -- 6 Continuous time stochastic processes with periodically correlated increments -- 7 Extrapolation of processes with periodically correlated increments -- 8 Extrapolation of processes with periodically correlated increments observed with noise -- 9 Interpolation of processes with periodically correlated increments observed with or without noise -- 10 Filtering of processes with periodically correlated increments -- 11 Filtering problem when signal and noise have periodically correlated increments -- Problems -- A Some models of non-stationary time series -- Bibliography -- Index Restricted Access Controlled Vocabulary for Access Rights http://purl.org/coar/access_right/c_16ec online access with authorization coarar 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 Issued also in print Issued also in print In English BUSINESS & ECONOMICS / Statistics Minimax-robust estimation, least favorable spectral density, minimax spectral characteristics, periodically stationary increments, forecasting Moklyachuk, Mikhail verfasserin aut 9783111326252 : EPUB 9783111325330 : print Erscheint auch als print 9783111325330 https://doi.org/10.1515/9783111325620 X:GRUY Resolving-System lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/isbn/9783111325620 X:GRUY Verlag lizenzpflichtig https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783111325620/original X:GRUY Verlag Cover EBA-CL-LAEC EBA-CL-MTPY EBA-DGALL EBA-EBKALL EBA-ECL-LAEC EBA-ECL-MTPY EBA-EEBKALL EBA-ESSHALL EBA-ESTMALL EBA-SSHALL EBA-STMALL GBV-deGruyter-alles ZDB-23-DMA 2024 GBV_ILN_21 ISIL_DE-46 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_24 ISIL_DE-8 GBV_ILN_31 ISIL_DE-27 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_62 ISIL_DE-28 GBV_ILN_65 ISIL_DE-3 GBV_ILN_69 ISIL_DE-9 GBV_ILN_72 ISIL_DE-35 GBV_ILN_90 ISIL_DE-Hil2 GBV_ILN_110 ISIL_DE-Luen4 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_122 ISIL_DE-897 GBV_ILN_130 ISIL_DE-700 GBV_ILN_140 ISIL_DE-839 GBV_ILN_147 ISIL_DE-Fl3 GBV_ILN_264 ISIL_DE-897-1 GBV_ILN_285 ISIL_DE-517 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_736 GBV_ILN_2001 ISIL_DE-21 GBV_ILN_2006 ISIL_DE-14 GBV_ILN_2010 ISIL_DE-15 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2044 ISIL_DE-751 GBV_ILN_2045 ISIL_DE-Mit1 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2063 ISIL_DE-951 GBV_ILN_2088 ISIL_DE-Frei3c GBV_ILN_2118 ISIL_DE-Mh35 BO 21 01 0046 4552762532 ebook_2023_degruyter_ebs Freie Nutzung im <a href="http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:46-campusnetz9" Target="_blank">Campusnetz</a> der Universitaet und der Hochschulen im Lande Bremen zza 17-07-24 22 01 0018 4552773232 00 --%%-- --%%-- s --%%-- SUBedegebs zu 17-07-24 23 01 0830 4552820990 olr-degruyter3 i z 17-07-24 24 01 0008 4567630599 00 --%%-- --%%-- s --%%-- olr-dgebs Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz). z 17-08-24 31 01 0027 4552811746 OLR-DeGruyterEBS Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen. Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt. z 17-07-24 34 01 3551 4552726749 OLR-EBAKALL-EBS Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg z 17-07-24 62 01 0028 4600976924 OLR-DMA Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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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</subfield></datafield><datafield tag="530" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Issued also in print</subfield></datafield><datafield tag="533" ind1=" " ind2=" "><subfield code="n">Issued also in print</subfield></datafield><datafield tag="546" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">In English</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">BUSINESS & ECONOMICS / Statistics</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Minimax-robust estimation, least favorable spectral density, minimax spectral characteristics, periodically stationary increments, forecasting</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Moklyachuk, Mikhail</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield 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Hochschulen im Lande Bremen</subfield><subfield code="y">zza</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">22</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0018</subfield><subfield code="b">4552773232</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">SUBedegebs</subfield><subfield code="y">zu</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">23</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0830</subfield><subfield code="b">4552820990</subfield><subfield code="h">olr-degruyter3</subfield><subfield code="u">i</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield 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Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Zugriff auf den Volltext nur für Universitätsangehörige innerhalb des Netzes der Universität Kiel (Campuslizenz).</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-08-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">31</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0027</subfield><subfield code="b">4552811746</subfield><subfield code="h">OLR-DeGruyterEBS</subfield><subfield code="k">Zugang zeitlich begrenzt. Dauerhaften Zugang über Formular für Anschaffungsvorschläge anfragen.</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">34</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3551</subfield><subfield code="b">4552726749</subfield><subfield code="h">OLR-EBAKALL-EBS</subfield><subfield code="k">Zugriff nur im Netz der HAW Hamburg</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">62</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0028</subfield><subfield code="b">4600976924</subfield><subfield code="h">OLR-DMA</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">22-10-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">65</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0003</subfield><subfield code="b">4552894587</subfield><subfield code="h">DeGruyter-EBA</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">69</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0009</subfield><subfield code="b">455282600X</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="u">BF_dG</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">72</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0035</subfield><subfield code="b">4552714953</subfield><subfield code="h">OLR-DG-PDA11SSHE</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">90</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3090</subfield><subfield code="b">4552831402</subfield><subfield code="h">OLR-HILdegruyter</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">110</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3110</subfield><subfield code="b">4552852345</subfield><subfield code="h">OLR-DEGRUYTER-EBS-2018</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="k">Volltextzugriff nur für berechtigte Personen über das Campusnetz</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">120</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0715</subfield><subfield code="b">4553562537</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">g</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">alma</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">19-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">122</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0897</subfield><subfield code="b">4552746596</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">130</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0700</subfield><subfield code="b">4552889281</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBA-EBKALL</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">140</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0839</subfield><subfield code="b">4552751549</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">147</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3528</subfield><subfield code="b">4552898930</subfield><subfield code="h">OLR-EBS-DG</subfield><subfield code="k">Multiuser | freigeschaltet für Europa-Universität Flensburg, Hochschule Flensburg und Zentrale Hochschulbibliothek</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Die Weitergabe an Dritte sowie systematisches Downloaden sind untersagt.</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">18-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">264</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3264</subfield><subfield code="b">4552757601</subfield><subfield code="h">OLR-deGruyter-EBS</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Luz, Maksym Frontmatter -- Introduction -- Contents -- Notations and abbreviations -- 1 Periodically stationary multi-seasonal increments of stochastic sequences -- 2 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments -- 3 Extrapolation of sequences with periodically stationary increments observed with noise -- 4 Interpolation of sequences with periodically stationary increments observed with or without noise -- 5 Filtering of sequences with periodically stationary increments -- 6 Continuous time stochastic processes with periodically correlated increments -- 7 Extrapolation of processes with periodically correlated increments -- 8 Extrapolation of processes with periodically correlated increments observed with noise -- 9 Interpolation of processes with periodically correlated increments observed with or without noise -- 10 Filtering of processes with periodically correlated increments -- 11 Filtering problem when signal and noise have periodically correlated increments -- Problems -- A Some models of non-stationary time series -- Bibliography -- Index misc BUSINESS & ECONOMICS / Statistics misc Minimax-robust estimation, least favorable spectral density, minimax spectral characteristics, periodically stationary increments, forecasting 31 E-Book DeGruyter 2001 eBook-DeGruyter-EBS-2021-2022 2027 ebook 2088 ebook Non-Stationary Stochastic Processes Estimation Vector Stationary Increments, Periodically Stationary Multi-Seasonal Increments |
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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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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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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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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</subfield></datafield><datafield tag="530" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Issued also in print</subfield></datafield><datafield tag="533" ind1=" " ind2=" "><subfield code="n">Issued also in print</subfield></datafield><datafield tag="546" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">In English</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="4"><subfield code="a">BUSINESS & ECONOMICS / Statistics</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Minimax-robust estimation, least favorable spectral density, minimax spectral characteristics, periodically stationary increments, forecasting</subfield></datafield><datafield tag="700" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Moklyachuk, Mikhail</subfield><subfield code="e">verfasserin</subfield><subfield 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ind2="2"><subfield code="u">https://www.degruyter.com/document/cover/isbn/9783111325620/original</subfield><subfield code="m">X:GRUY</subfield><subfield code="x">Verlag</subfield><subfield code="3">Cover</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">EBA-CL-LAEC</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">EBA-CL-MTPY</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">EBA-DGALL</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">EBA-EBKALL</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">EBA-ECL-LAEC</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">EBA-ECL-MTPY</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">EBA-EEBKALL</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">EBA-ESSHALL</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" 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Hochschulen im Lande Bremen</subfield><subfield code="y">zza</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">22</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0018</subfield><subfield code="b">4552773232</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">SUBedegebs</subfield><subfield code="y">zu</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">23</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">0830</subfield><subfield code="b">4552820990</subfield><subfield code="h">olr-degruyter3</subfield><subfield code="u">i</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">17-07-24</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield 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