Научный журнал
Научное обозрение. Физико-математические науки

МАКСИМАЛЬНО ПРАВДОПОДОБНАЯ ОЦЕНКА ДИСПЕРСИОННО-КОВАРИАЦИОННОЙ МАТРИЦЫ

Полянский И.С, Патронов Д.Ю
В работе сформировано аналитическое выражение, определяющее максимально правдоподобную оценку дисперсионно-ковариационной матрицы наблюдения вектора случайных величин, распределенных по многомерному нормальному закону. Решение основано на получении выражения, определяющего точку экстремума сформированной на основе распределения Уишарта функции правдоподобия. Полученная оценка дисперсионно-ковариационной матрицы позволяет повысить эффективность оценки с точки зрения снижения разброса дисперсии ошибки. Что по существу приводит к увеличению точности оценки дисперсионно-ковариационной матрицы (на величину порядка нескольких тысяч раз) уже на выборках малого объема независимо от разрядности дисперсионно-ковариационной матрицы (размера вектора случайных величин). Причем вычислительные затраты сформированной оценки не хуже существующих. Представлены результаты экспериментальной проверки сформированного аналитического выражения максимально правдоподобной оценки дисперсионно-ковариационной матрицы.

Библиографическая ссылка

Полянский И.С, Патронов Д.Ю МАКСИМАЛЬНО ПРАВДОПОДОБНАЯ ОЦЕНКА ДИСПЕРСИОННО-КОВАРИАЦИОННОЙ МАТРИЦЫ // Научное обозрение. Физико-математические науки . 2020. № 1. С. 48-49;
URL: https://physics-mathematics.ru/ru/article/view?id=65 (дата обращения: 24.06.2026).