Stochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrų vertinimas

Darbe yra vertinami stochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrai pasinaudojant sprendinio stacionariuoju tankiu. Atlikti skaičiavimai parodo, kad SDL parametrai yra ,,gerai" įvertinami, esant pakankamai dideliam stebėjimų skaičiui, pvz.: N = 10 000. Skaičiavimams atlikti sukurta ko...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Jusel, Jaroslav
Other Authors: Mackevičius, Vigirdas
Format: Dissertation
Language:Lithuanian
Published: Lithuanian Academic Libraries Network (LABT) 2014
Subjects:
SDL
SDE
Online Access:http://vddb.library.lt/fedora/get/LT-eLABa-0001:E.02~2006~D_20140702_192433-71695/DS.005.0.01.ETD
id ndltd-LABT_ETD-oai-elaba.lt-LT-eLABa-0001-E.02~2006~D_20140702_192433-71695
record_format oai_dc
spelling ndltd-LABT_ETD-oai-elaba.lt-LT-eLABa-0001-E.02~2006~D_20140702_192433-716952014-07-15T03:49:08Z2014-07-02litJusel, JaroslavStochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrų vertinimasEstimation of parameters of stochastic genetic model and ckls equationLithuanian Academic Libraries Network (LABT)Darbe yra vertinami stochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrai pasinaudojant sprendinio stacionariuoju tankiu. Atlikti skaičiavimai parodo, kad SDL parametrai yra ,,gerai" įvertinami, esant pakankamai dideliam stebėjimų skaičiui, pvz.: N = 10 000. Skaičiavimams atlikti sukurta kompiuterinė programa.In this work estimation of parameters of stochastic genetic model and CKLS equation using process stationary density is presented. The research shows that SDE parameters are estimated "well" when we have large number of observations, e.g. N = 10 000. Application is created to carry out calculations.SDLGenetinis modelisCKLSCKLS lygtisParametrų vertinimasStochastinė diferencialinė lygtisLUDE algoritmasSDECKLS equationEstimation of parametersMaster thesisMackevičius, VigirdasSkakauskas, VladasVilnius UniversityVilnius Universityhttp://vddb.library.lt/obj/LT-eLABa-0001:E.02~2006~D_20140702_192433-71695LT-eLABa-0001:E.02~2006~D_20140702_192433-71695VU-nmaapewosmo-20140702-192433http://vddb.library.lt/fedora/get/LT-eLABa-0001:E.02~2006~D_20140702_192433-71695/DS.005.0.01.ETDUnrestrictedapplication/pdf
collection NDLTD
language Lithuanian
format Dissertation
sources NDLTD
topic SDL
Genetinis modelis
CKLS
CKLS lygtis
Parametrų vertinimas
Stochastinė diferencialinė lygtis
LUDE algoritmas
SDE
CKLS equation
Estimation of parameters
spellingShingle SDL
Genetinis modelis
CKLS
CKLS lygtis
Parametrų vertinimas
Stochastinė diferencialinė lygtis
LUDE algoritmas
SDE
CKLS equation
Estimation of parameters
Jusel, Jaroslav
Stochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrų vertinimas
description Darbe yra vertinami stochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrai pasinaudojant sprendinio stacionariuoju tankiu. Atlikti skaičiavimai parodo, kad SDL parametrai yra ,,gerai" įvertinami, esant pakankamai dideliam stebėjimų skaičiui, pvz.: N = 10 000. Skaičiavimams atlikti sukurta kompiuterinė programa. === In this work estimation of parameters of stochastic genetic model and CKLS equation using process stationary density is presented. The research shows that SDE parameters are estimated "well" when we have large number of observations, e.g. N = 10 000. Application is created to carry out calculations.
author2 Mackevičius, Vigirdas
author_facet Mackevičius, Vigirdas
Jusel, Jaroslav
author Jusel, Jaroslav
author_sort Jusel, Jaroslav
title Stochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrų vertinimas
title_short Stochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrų vertinimas
title_full Stochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrų vertinimas
title_fullStr Stochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrų vertinimas
title_full_unstemmed Stochastinio genetinio modelio ir CKLS lygties parametrų vertinimas
title_sort stochastinio genetinio modelio ir ckls lygties parametrų vertinimas
publisher Lithuanian Academic Libraries Network (LABT)
publishDate 2014
url http://vddb.library.lt/fedora/get/LT-eLABa-0001:E.02~2006~D_20140702_192433-71695/DS.005.0.01.ETD
work_keys_str_mv AT juseljaroslav stochastiniogenetiniomodelioircklslygtiesparametruvertinimas
AT juseljaroslav estimationofparametersofstochasticgeneticmodelandcklsequation
_version_ 1716707508723122176