ARbiascorrect公司 swMATH ID: 43646 软件作者： 瑟比·西格伦·H·。；佩德罗·尼古拉（Pedro G.Nicolau）。；哈瓦德街 描述： R-包ARbiascorect：一阶和二阶自回归过程估计量的有限样本性质。一阶和二阶自回归过程估计量的有限样本性质。自回归（AR）过程被广泛用于建模观测时间序列中的时间相关性。这些模型很容易获得，并且通常使用免费提供的统计软件（如R）进行拟合。潜在的问题是，当时间序列较短时，AR过程系数的常用估计值严重偏差。本文研究了平稳AR（1）和AR（2）过程系数的已知估计量的有限样本性质，并提供了这些估计量的偏差修正版本，这些估计量快速且易于应用。考虑到原始估计量的抽样分布，利用加权正交多项式回归对真实AR系数与原始估计AR系数之间的关系进行建模，从而构造出新的估计量。在AR（2）情况下，利用偏态密度变换和高斯copula近似，对新的偏差修正估计量的有限样本分布进行了近似。通过模拟和实际生态数据集的分析，证明了新估计量的性质。对于长度为10–50的AR（1）和AR（2）过程，在我们附带的R包中很容易获得估计值，这两个估计值都给出了偏差修正系数估计值和相应的置信区间。 主页： https://link.springer.com/article/10.1007/s11203-021-09262-4 源代码： https://github.com/pedrognicolau/ARbiascorrect-v1 依赖项： R（右） 相关软件： 菲塔尔;引导PR;itsmr公司;美国astsa;fGarch公司;R度量;R（右） 引用于： 1文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 一阶和二阶自回归过程估计量的有限样本性质。 Zbl 07594033号瑟比·西格伦·H·。;佩德罗·尼古拉。;哈瓦德街 2022 3位作者引用 1 佩德罗·尼古拉。 1 哈瓦德街 1 瑟比·西格伦·霍尔贝克 连载1篇 1 随机过程的统计推断 在1个字段中引用 1 统计学（62-XX） 按年份列出的引文