Увагу приділено асимптотичним властивостям оцінок у лінійній і поліноміальній моделях регресії з похибками у змінних. Розглянуто функціональну багатовимірну лінійну модель, структурну багатовимірну лінійну модель і структурну поліноміальну одновимірну модель. Доведено консистентність і строгу консистентність покращеної оцінки найменших квадратів у функціональній множинній векторній лінійній моделі регресії з похибками у змінних для гетероскедастичного випадку в умовах фіксованої та спадної точності, в умовах залежних похибок вимірювання. Обґрунтовано асимптотичну нормальність покращеної оцінки найменших квадратів у функціональній множинній векторній лінійній моделі регресії з похибками у змінних для гомоскедастичного випадку. Побудовано модифікації вищезгаданої оцінки для гомоскедастичного випадку, яка є більш стійкою для малого та середнього обсягу вибірки спостережень і зберігає асимптотичні властивості немодифікованої оцінки. Запропоновано строго консистентні оцінки найкращого середньоквадратичного індивідуального прогнозу та прогнозу середнього значення у структурній множинній векторній лінійній моделі й у структурній поліноміальній моделі регресії з похибками у змінних. Побудовано довірчі інтервали для найкращого середньоквадратичного індивідуального прогнозу відгуку для векторної лінійної, одновимірної нормальної та квадратичної моделей регресії з похибками у змінних для структурного випадку.

 Автореферати дисертацій 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Сенько Іван Олександрович (фізико-математичні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"