排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
考虑随机环境中(2,1)随机游动,其中环境独立同分布,包含特定参数.[Stoch.Models,2019,35(3):338-356]基于对游动轨道的一次观测,对环境参数构造了M-估计量,并得到其弱相合性.本文进一步证明M-估计量的渐近正态性.研究工具是构造(2,1)随机游动的内蕴分支结构.虽然M-估计量没有解析表达式,但可借助内蕴分支结构,通过建立准则函数梯度向量的中心极限定理,得到M-估计量的渐近正态性,其极限协方差矩阵正是Fisher信息矩阵的逆矩阵.本文还给出了Fisher信息矩阵的估计方法.最后进行数值模拟,验证了所提出的估计量的弱相合性;根据理论得到的渐近正态分布结论,进一步构造经验置信区间,验证了结果的合理有效性. 相似文献
2.
本文用Poisson随机测度驱动的随机积分方程构造一类带变异的分枝交互粒子系统.首先证明在某些条件下其重整化极限是同时具有局部和非局部分枝机制的超过程,其底运动是平凡的;其次证明在另外的一些条件下,其重整化极限是具有局部分枝机制和非平凡底运动的超过程. 相似文献
1