мерный гауссовский гауссовский

Здесь V дискретный m-мерный гауссовский белый шум с нулевым математическим ожиданием и единичной ковариационной матрицей. W т-мерная стационарная гауссовская последовательность,  [c.36]


Предположим теперь, что входное возмущение W является случайным сигналом, априорная информация о вероятностном распределении которого исчерпывается следующим W - mi -мерная стационарная гауссовская последовательность, средняя анизотропия которой ограничена сверху известным неотрицательным параметром о. Точнее, последнее означает, что W генерируется из mi-мерного гауссовского белого шума V с нулевым математическим ожиданием и единичной ковариационной матрицей посредством неизвестного формирующего фильтра G, лежащего я семействе  [c.37]

Ряд xt, t = 1,. .., п, называется гауссовским, если совместное распределение случайных величин Х, . .., Х является и-мерным нормальным распределением. Для гауссовского ряда понятия стационарности в узком и в широком смысле совпадают.  [c.14]

Пусть М — идемпотентная пх п матрица, rank(Af ) = г (см. приложение ЛА, п. 16), а е — стандартный n-мерный гауссовский вектор. Как известно (см. приложение ЛА, п. 13, п. 16), матрицу М можно представить в виде М = О ЛО, где О — ортогональная матрица, а Л — диагональная матрица, на главной диагонали которой расположены единицы и нули, причем число единиц равно рангу М. Рассмотрим случайную величину х2 = е Ме. Имеем  [c.526]


В процедуре Йохансена предполагается, что et - TV-мерный гауссовский белый шум, так  [c.222]

Использование многомерной регрессии для параметризации многомерных распределений. Плотность р (X) распределения р-мерного случайного вектора X = (Х< > Х<2>) = =(х >,. .., , ,. ..,Я(Р>) всегда может быть представлена в видз р (X) = Р (Х<х>) р2 (Х 2) )). В гауссовском случае, когда  [c.233]

Смотреть страницы где упоминается термин мерный гауссовский гауссовский

: [c.212]    [c.212]    [c.249]   
Эконометрика (2002) -- [ c.17 ]