Вестник НовГУ

Вестник НовГУ > 2015 > №3 (86), часть 2 > Гарбарь С.В. Совместные плотности распределения членов случайных последовательностей, моделируемых алгоритмом авторегрессии и некоторыми его модификациями

Гарбарь С.В. Совместные плотности распределения членов случайных последовательностей, моделируемых алгоритмом авторегрессии и некоторыми его модификациями

УДК 519.21
Г а р б а р ь С. В. Совместные плотности распределения членов случайных последовательностей, моделируемых алгоритмом авторегрессии и некоторыми его модификациями // Вестн. Новг. гос. ун-та. Сер.: Физико-математические науки. 2015. № 3(86), часть 2. С.4–7. Библиогр. 5 назв.

К л ю ч е в ы е с л о в а: совместная плотность распределения, случайные последовательности, алгоритмы авторегрессии

Найдены совместные плотности распределения членов стационарных в узком смысле случайных последовательностей, полученных при использовании алгоритмов авторегрессии и некоторых их модификаций: алгоритмов авторегрессии со случайными ортогональными коэффициентами и алгоритма моделирования случайной последовательности с равномерным одномерным распределением, манипулирующего участками функции плотности. Показано, что наличие разрыва первого рода у функции плотности членов последовательности ведёт к наличию в записи совместной плотности распределения дельта-функции Дирака. Совместная плотность распределения при использовании алгоритмов авторегрессии.
-----------------------------------------------------------------------------
UDC 519.21
G a r b a r S. V. Joint probability density function of sequences modeled with autoregression algorithm or some of its modifications // Vestnik NovSU. Issue: Physico-Mathematical Sciences. 2015. № 3(86), part 2. P.4–7. The reference list 5 items.

K e y w o r d s: joint probability density function, random sequences, autoregressive algorithms

Joint probability density function of neighbor members of random sequences simulated by using autoregressive algorithms and their modifications are found. The methods considered are autoregressive algorithms with constant and random coefficients, manipulating segments of probability density function of simulating uniformly distributed random sequence. It is shown that if onedimensional density function has a jump discontinuity, joint distribution function will have Dirac’s delta-function in its representation. If autoregressive algorithm with random coefficients is used, joint distribution will also need Dirac’s delta-function in its notation. Joint probability density function always contains delta-function when autoregressive algorithm with random coefficients is used.

Загрузить (445 КБ)