Estimation of nonparametric regression with semi-Markov noises

В данной работе рассматривается задача оценивания неизвестной функции в непрерывной регрессии с полумарковскими шумами. Приводятся результаты численного моделирования эмпирических рисков взвешенных оценок наименьших квадратов и их улучшенных версий, а также исследуется влияние мешающих параметров шума на качество процедур оценивания. In this paper, we consider the problem of estimating an unknown function in continuous regression with semi-Markov noises. The results of numerical modeling of empirical risks of weighted least squares estimates and their improved modifications are presented, and the effect of interfering noise parameters on the quality of estimation procedures is studied