Об асимптотической нормальности и скорости сходимости рекуррентных стохастических процедур с нелинейным преобразованием невязки

Для широкого класса рекуррентных алгоритмов оценивания вектора параметров регрессивно-авторегрессивных процессов устанавливаются условия, гарантирующие асимптотическую нормальность нормированных уклонений вектора оценок от истинного. Вычисляется предельная матрица ковариации вектора ошибки в зависимости от свойств процесса и вида используемого нелинейного преобразования “обобщенной невязки”.