Resumen

Se investiga la estimación asintótica de parámetros para una clase de sistemas estocásticos lineales con parámetro desconocido θ:dXt=(θα(t) β(t)Xt)dt σ(t)dWt. Primero se utiliza la teoría de filtrado lineal de Kalman-Bucy en tiempo continuo para estimar el parámetro desconocido θ basándose en el análisis bayesiano. A continuación, se dan algunas condiciones suficientes sobre los coeficientes para analizar la convergencia asintótica del estimador. Por último, se discute la propiedad de consistencia fuerte del estimador mediante un teorema de comparación.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:parámetro desconocido, estimación asintótica de parámetros, teoría de filtrado lineal, sistemas estocásticos lineales, propiedad consistente fuerte, estimador, análisis bayesiano, convergencia asintótica, teorema de comparación, condiciones suficientes
• Keywords:unknown parameter, asymptotic parameter estimation, linear filtering theory, linear stochastic systems, strong consistent property, estimator, bayesian analysis, asymptotic convergence, comparison theorem, sufficient conditions