Читать курсовая по менеджменту: "Оценивание параметров процесса авторегрессии" Страница 3

(Назад) (Cкачать работу)

Среднее отклонение оценки для модели 2-го порядка

Из представленных выше таблиц следует вывод: для модели 1-го порядка лучшее качество оценки достигается при использовании метода МНК. Фильтр Калмана даёт в среднем худшее качество. Для модели 2-го порядка лучшее качество даёт фильтр Калмана. Также следует отметить, что в среднем параметроценивается лучше, нежели .

Заключение

Результатами курсовой работы является следующее:

1. Построение оценок двумя методами

2. Анализ влияния природы шумов на качество оценивания

. Сравнительный анализ оценок, полученных двумя методами Список литературы 1. Воробейчиков С.Э., Кабанова Т.В. Оченка параметра процесса авторегрессии первого порядка при наличии мешающего параметра. //Вестник ТГУ УВТИ. 2009. № 4(9). С. 26-32.

2. Терпугов А.Ф. Математика рынка ценных бумаг: учебное пособие. //А.Ф. Терпугов. - Томск: Изд-в НТЛ, 2004. - 164 с.

3. N. Meder, S. Vorobejchikov. On guaranteed estimation of parameters of random processes by the weighted least squares method. Session slot T-Fr-A01: Identification of Stochastic Systems/Area code 3a : Modelling, Identification and Signal Processing

4. Ю.И. Параев. Фильтр Калмана для непрерывных и дискретных систем. Учебно-методическое пособие. Изд-во Том. ун-та Томск, 2009, 15 с. Приложение

Похожие работы