I. García Garrido, J. Linares Pérez, C. R. Caballero Águila
En este trabajo abordamos el problema de estimación lineal mínimo cuadrática en sistemas lineales con observaciones inciertas, que incluyen en la ecuación de observación ruido aditivo y ruido multiplicativo descrito por una sucesión de variables de Bernoulli cuyos valores -uno o cero- indican la presencia o no de señal en la observación correspondiente. Suponiendo que dichas variables están correladas en instantes que difieren m unidades de tiempo (hipótesis que permite considerar modelos en los que la señal no puede estar ausente en m+1 observaciones consecutivas) y usando un tratamiento por innovaciones, obtenemos algoritmos para el filtro y suavizador punto fijo, que proporcionan también las covarianzas de sus errores de estimación. Para ilustrar el comportamiento de los estimadores, consideramos una señal bidimensional y estudiamos la precisión de los estimadores para diferentes valores de la probabilidad de que la señal esté presente en las observaciones y distintos valores de m.
Palabras clave: estimación de mínimos cuadrados, observaciones inciertas
Programado
XC1a Pósters (Estadística)
18 de abril de 2012 12:00
Salón Madrid
