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How Sampling Reveals a Process
Ornstein, Donald S. ; Weiss, Benjamin
The Annals of probability, 1990-07, Vol.18 (3), p.905-930
[Periódico revisado por pares]
Hayward, CA: Institute of Mathematical Statistics
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Título:
How Sampling Reveals a Process
Autor:
Ornstein, Donald S.
;
Weiss, Benjamin
Assuntos:
28D05
;
28D10
;
60F15
;
60G10
;
Bernoulli shifts
;
Entropy
;
Ergodic processes
;
Ergodic theory
;
Exact sciences and technology
;
Markov processes
;
Mathematics
;
Perceptron convergence procedure
;
prediction
;
Probability and statistics
;
Probability theory and stochastic processes
;
Random variables
;
Sciences and techniques of general use
;
Separable spaces
;
Shannon-McMillan theorem
;
Stationary process
;
Stationary processes
;
Stochastic processes
É parte de:
The Annals of probability, 1990-07, Vol.18 (3), p.905-930
Descrição:
A series of observations {ξ1, ξ2, ξ3,...} is presented to us and at each time n, when we have observed the first n of them, we are called upon to give our guess for what stochastic process produced the data. A universal scheme is given which, for any Bernoulli process (not necessarily independent), gives a sequence of processes that converges in a strong sense (the d̄-metric) to the real process. In addition to this main result, many others are given which put it into proper perspective. In particular it is shown that in a certain sense the class of Bernoulli processes is the largest one for which such a universal scheme is possible.
Editor:
Hayward, CA: Institute of Mathematical Statistics
Idioma:
Inglês
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