Previous Page  7 / 9 Next Page
Information
Show Menu
Previous Page 7 / 9 Next Page
Page Background

конечной дисперсией, и оценка наименьших квадратов на этом мно-

жестве не будет робастной.

Найдем зависимость

IF

(

ϕ

(

δ

)

, F

ζ

)

от параметров

ϕ

0

,

σ

,

ω

. В со-

ответствии с (1) и независимости процесса

X

0

от величин

η

1

и

ε

1

имеем

E

X

2

1

= E((

ϕ

0

+

η

1

)

X

0

+

ε

1

)

2

= E(

ϕ

0

+

η

1

)

2

E

X

2

0

+

σ

2

= (

ϕ

2

0

+

+

ω

2

)E

X

2

0

+

σ

2

.

Процесс

X

t

стационарный, поэтому

E

X

2

1

= E

X

2

0

, тогда

E

X

2

0

= (

ϕ

2

0

+

ω

2

)E

X

2

0

+

σ

2

,

отсюда

E

X

2

0

=

σ

2

1

ϕ

2

0

ω

2

.

Подставляя это выражение в (16) и (19), для аддитивной модели вы-

бросов получаем

ϕ

(

δ

) =

ϕ

0

σ

2

+

δ

2

(1

ϕ

2

0

ω

2

)(E

ζ

0

)

2

σ

2

+

δ

(1

ϕ

2

0

ω

2

)E

ζ

2

0

;

IF

(

ϕ

(

δ

)

, F

ζ

) =

ϕ

0

σ

2

(1

ϕ

2

0

ω

2

)E

ζ

2

0

,

(20)

а для замещающей модели —

ϕ

(

δ

) =

(1

δ

)

2

ϕ

0

σ

2

+

δ

2

(1

ϕ

2

0

ω

2

)(E

ζ

0

)

2

(1

δ

)

σ

2

+

δ

(1

ϕ

2

0

ω

2

)E

ζ

2

0

;

IF

(

ϕ

(

δ

)

, F

ζ

) =

ϕ

0

σ

2

[

σ

2

+ (1

ϕ

2

0

ω

2

)E

ζ

2

0

]

.

(21)

Согласно формуле (20), абсолютная величина функционала влияния

IF

(

ϕ

(

δ

)

, F

ζ

)

уменьшается до нуля с увеличением значения

σ

2

к беско-

нечности и значения

ω

2

до максимально возможного значения

1

ϕ

2

0

,

при котором сохраняется свойство стационарности процесса

X

t

. Этот

на первый взгляд парадоксальный факт объясняется тем, что при боль-

ших значениях

σ

2

,

ω

2

и фиксированном математическом ожидании

E

ζ

2

0

именно большие значения

σ

2

и

ω

2

являются главной причиной

ухудшения качества оценки

ˆ

ϕ

n

, вклад в это ухудшение величины

E

ζ

2

0

сравнительно невелик.

С возрастанием абсолютной величины параметра

ϕ

0

до максималь-

но возможного значения

1

ω

2

абсолютная величина

IF

(

ϕ

(

δ

)

, F

ζ

)

сначала увеличивается от нуля до максимального значения, достигае-

мого в точке

ϕ

0

=

r

1

ω

2

3

, а затем уменьшается до нуля.

Следовательно, в аддитивной модели погрешностей наблюдений

оценка наименьших квадратов проявляет относительную устойчи-

вость лишь при больших значениях

σ

2

,

ϕ

0

0

и

ω

2

1

ϕ

2

0

.

В замещающей модели погрешностей наблюдений (см. (21)) оцен-

ка наименьших квадратов проявляет относительную устойчивость

22

ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2016. № 2