دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: ریاضیات ویرایش: 1 نویسندگان: Jaya P. N. Bishwal (auth.) سری: Lecture notes in mathematics 1923 ISBN (شابک) : 3540744479, 9783540744474 ناشر: Springer-Verlag Berlin Heidelberg سال نشر: 2008 تعداد صفحات: 268 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 3 مگابایت
کلمات کلیدی مربوط به کتاب برآورد پارامتر در معادلات دیفرانسیل تصادفی: نظریه احتمال و فرآیندهای تصادفی، مالی کمی، نظریه و روش های آماری، تحلیل عددی، نظریه بازی ها، اقتصاد، اجتماعی و رفتار. علوم
در صورت تبدیل فایل کتاب Parameter estimation in stochastic differential equations به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب برآورد پارامتر در معادلات دیفرانسیل تصادفی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
برآورد پارامتر در معادلات دیفرانسیل تصادفی و معادلات دیفرانسیل جزئی تصادفی علم، هنر و فناوری مدلسازی پدیدههای پیچیده و تصمیمگیری زیبا است. این موضوع باعث جذب محققان از چندین حوزه ریاضیات و سایر زمینه های مرتبط مانند اقتصاد و مالی شده است. این جلد تخمین پارامترهای مجهول را در مدلهای پیوسته مربوطه بر اساس مشاهدات پیوسته و گسسته ارائه میکند و به طور گسترده حداکثر احتمال، حداقل کنتراست و روشهای بیزی را بررسی میکند. به دلیل در دسترس بودن فعلی دادههای فرکانس بالا، مطالعه خواص مجانبی تصفیهشده چندین تخمینگر زمانی که طول زمان مشاهده زیاد و فاصله زمانی مشاهده کوچک است، مفید است. همچنین مدلهای مبتنی بر نویز سفید فضا-زمان، مفید برای دادههای مکانی، و مدلهای پیچیدهتر غیرمارکوینی و غیر نیمهمارتینگی مانند انتشار کسری که پدیدههای حافظه طولانی را مدل میکنند، در این جلد بررسی شدهاند.
Parameter estimation in stochastic differential equations and stochastic partial differential equations is the science, art and technology of modelling complex phenomena and making beautiful decisions. The subject has attracted researchers from several areas of mathematics and other related fields like economics and finance. This volume presents the estimation of the unknown parameters in the corresponding continuous models based on continuous and discrete observations and examines extensively maximum likelihood, minimum contrast and Bayesian methods. Useful because of the current availability of high frequency data is the study of refined asymptotic properties of several estimators when the observation time length is large and the observation time interval is small. Also space time white noise driven models, useful for spatial data, and more sophisticated non-Markovian and non-semimartingale models like fractional diffusions that model the long memory phenomena are examined in this volume.
Front Matter....Pages I-XII
Front Matter....Pages 13-13
Parametric Stochastic Differential Equations....Pages 1-11
Rates of Weak Convergence of Estimators in Homogeneous Diffusions....Pages 15-48
Large Deviations of Estimators in Homogeneous Diffusions....Pages 49-60
Local Asymptotic Mixed Normality for Nonhomogeneous Diffusions....Pages 61-78
Bayes and Sequential Estimation in Stochastic PDEs....Pages 79-97
Maximum Likelihood Estimation in Fractional Diffusions....Pages 99-122
Front Matter....Pages 123-123
Approximate Maximum Likelihood Estimation in Nonhomogeneous Diffusions....Pages 125-157
Rates of Weak Convergence of Estimators in the Ornstein-Uhlenbeck Process....Pages 159-200
Local Asymptotic Normality for Discretely Observed Homogeneous Diffusions....Pages 201-223
Estimating Function for Discretely Observed Homogeneous Diffusions....Pages 225-244
Back Matter....Pages 245-264