Аннотация:
Исследуется рекуррентная оценка многомерного параметра в ситуации, когда качество оценивания характеризуется бинарной
0-1 функцией потерь. Вычисляются вероятности больших уклонений
и асимптотическая эффективность этих процедур. Результаты
распространены на случай рекуррентного поискового алгоритма в полупространстве с нормальным отражением на границе.
Ключевые слова:риск по Бахадуру, большие уклонения, марковские процессы, рекуррентное оценивание, стохастическая аппроксимация.