Resumen

Se investiga el límite de error en probabilidad entre el estimador aproximado de máxima verosimilitud (AMLE) y el estimador continuo de máxima verosimilitud (MLE) para un sistema estocástico no lineal no homogéneo con parámetro desconocido. Se introducen las tasas de convergencia de las aproximaciones para Itô y la integral ordinaria bajo algunos supuestos regulares. Basándose en estos resultados, se estudia la tasa de convergencia en probabilidad de la función log-verosimilitud aproximada a la función log-verosimilitud continua verdadera para el sistema estocástico no lineal no homogéneo con parámetro desconocido. Finalmente, se establece el resultado principal que da el límite de error en probabilidad entre la ALME y la MLE continua.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:sistema estocástico no lineal no homogéneo, función de verosimilitud, parámetro desconocido, estimador aproximado de máxima verosimilitud, estimador continuo de máxima verosimilitud, log continuo verdadero, convergencia, error, probabilidad, log aproximado
• Keywords:nonlinear nonhomogenous stochastic system, likelihood function, unknown parameter, approximate maximum likelihood estimator, continuous maximum likelihood estimator, true continuous log, convergence, error, probability, approximate log