|
|
|
|
| LEADER |
02738nab a2200361 c 4500 |
| 001 |
koha001129032 |
| 005 |
20240205170914.0 |
| 007 |
cr | |
| 008 |
240201|2023 ru s c rus d |
| 024 |
7 |
|
|a 10.17223/19988605/65/8
|2 doi
|
| 035 |
|
|
|a koha001129032
|
| 040 |
|
|
|a RU-ToGU
|b rus
|c RU-ToGU
|
| 100 |
1 |
|
|a Перелевский, Святослав Сергеевич
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Улучшенное непараметрическое оценивание для диффузионной эпидемиологической SIR модели по неполным данным
|c С. С. Перелевский, Е. А. Пчелинцев
|
| 246 |
1 |
1 |
|a Improved nonparametric estimation for diffusion epidemiological SIR model from incomplete data
|
| 336 |
|
|
|a Текст
|
| 337 |
|
|
|a электронный
|
| 504 |
|
|
|a Библиогр.: 20 назв.
|
| 520 |
3 |
|
|a Рассматривается задача статистического оценивания по дискретным данным функции распространения эпидемии в стохастической SIR модели типа Кермака–Маккендрика, в которой динамика инфицирования определяется эргодическим диффузионным процессом с неизвестным коэффициентом диффузии. Для оценивания функции сноса диффузионного процесса предлагается улучшенная процедура, обладающая более высокой скоростью сходимости, чем обычные оценки МНК. Приводятся результаты численного моделирования Монте-Карло.
|
| 653 |
|
|
|a эргодический диффузионный процесс
|
| 653 |
|
|
|a гетероскедастичная регрессия
|
| 653 |
|
|
|a неполные данные
|
| 653 |
|
|
|a улучшенное оценивание
|
| 653 |
|
|
|a среднеквадратический риск
|
| 653 |
|
|
|a взвешенные оценки
|
| 653 |
|
|
|a SIR модели
|
| 655 |
|
4 |
|a статьи в журналах
|
| 700 |
1 |
|
|a Пчелинцев, Евгений Анатольевич
|
| 773 |
0 |
|
|t Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика
|d 2023
|g № 65. С. 79-88
|x 1998-8605
|w 0210-40860
|
| 852 |
4 |
|
|a RU-ToGU
|
| 856 |
4 |
|
|u http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:001129032
|
| 908 |
|
|
|a статья
|
| 999 |
|
|
|c 1129032
|d 1129032
|
