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分析聚合成区间的相关数据。 (英语) 兹比尔1521.62172

在一些实际应用中,数据以区间形式报告。本文研究了区间值自回归序列模型的自方差自相关函数。他们利用复合似然的思想导出了最大似然估计量。作者还研究了区间本身的不同内部分布以及这些估计量的渐近性质。基于模拟研究,他们表明新的估计量比从集值估计量获得的估计量性能要好得多。

理学硕士:

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等(GARCH)
62甲12 多元分析中的估计
62小时99 多元分析

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SODAS公司
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全文: 内政部

参考文献:

[1] 卡里姆·M·阿巴迪尔。;Magnus,Jan R.,《矩阵代数1》。在“计量经济学练习”(2005)中,剑桥大学出版社:剑桥大学出版社·Zbl 1084.15001号
[2] Anderson,T.,《多元统计分析导论》(2003),John Wiley·Zbl 1039.62044号
[3] 阿罗约,J。;Espínola,R。;Maté,C.,预测区间时间序列的不同方法:金融比较,计算。经济。,37, 169-191 (2011) ·Zbl 1206.91087号
[4] 阿罗约,J。;González Rivera,G。;马特,C。;Roque,A.M.S.,《直方图值时间序列的平滑方法:价值-风险的应用》,统计学家。分析。Data Min.,4,216-228(2011)·Zbl 07260279号
[5] 贝朗格,B。;Lin,H。;Sisson,S.A.,符号数据分析的新模型(2020),arXiv:1809.03659
[6] Bertrand,P。;Goupil,F.,符号数据的描述性统计,(Bock,H.-H.;Diday,E.,《符号数据分析:从复杂数据中提取统计信息的探索方法》(2000),Springer-Verlag:Springer-Verlag Berlin),103-124·Zbl 0978.62005号
[7] Billard,L.,复杂定量数据的样本协方差函数,(Mizuta,M.;Nakano,J.,世界大会,国际统计计算协会会议(2008),日本计算统计学会:日本计算统计协会),157-163
[8] Billard,L.,符号数据和分析问题的简要概述,Statist。分析。《数据最小》,第4149-156页(2011年)·Zbl 07260274号
[9] Billard,L。;Diday,E.,《从数据统计到知识统计:符号数据分析》,J.Amer。统计师。协会,98,470-487(2003)
[10] Billard,L。;Diday,E.,《符号数据分析:概念统计和数据挖掘》(2006),John Wiley:John Wiley Chichester·Zbl 1117.62002号
[11] 符号数据分析:从复杂数据中提取统计信息的探索方法(2000年),施普林格-弗拉格:柏林施普林格·Zbl 1039.62501号
[12] 布里托,P。;Silva,A.P.D.,用正态和偏态分布建模区间数据,J.Appl。统计,39,3-20(2012)·Zbl 1514.62081号
[13] Brockwell,P.J。;Davis,R.A.,《时间序列:理论和方法》(1991年),Springer:Springer New York·Zbl 0709.62080号
[14] 卡塞拉,G。;Berger,R.L.,《统计推断》(2002),达克斯伯里:加利福尼亚州达克斯伯里·太平洋格罗夫
[15] Clark,C.E.,活动时间分布的PERT模型,Oper。决议,10,405-406(1962)
[16] 戴维斯,R.A。;Yau,C.Y.,《关于时间序列模型中成对似然的评论》,统计学家。Sinica,21,255-277(2011)·Zbl 1206.62146号
[17] 《符号数据分析与SODAS软件》(2008),约翰·威利:约翰·威利·奇切斯特·兹比尔1275.62029
[18] 加西亚·阿斯卡尼奥,C。;Maté,C.,《使用区间时间序列进行电力需求预测:VAR和iMLP之间的比较》,《能源政策》,38715-725(2010)
[19] Giri,N.C.,多元统计分析(2004),马塞尔·德克尔:马塞尔·戴克尔纽约·Zbl 1047.62048号
[20] Han,A。;Y.Hong。;王,S。;Yun,X.,区间值时间序列数据的向量自回归滑动平均模型,载于:《纪念aman ullah的论文》,高级经济学。,36, 417-460 (2016)
[21] Isserlis,L.,关于任意数量变量的正态频率分布的任意阶乘积矩系数的公式,Biometrika,12,134-139(1918)
[22] Joe,H。;Lee,Y.,《关于两两似然中二元边际的加权》,《多元分析》。,100, 670-685 (2009) ·Zbl 1155.62044号
[23] Le-Rademacher,J。;Billard,L.,符号数据的似然函数和一些最大似然估计,J.Statist。计划。推断,1411593-1602(2011)·兹比尔1204.62026
[24] Lindsay,B.,复合似然法,Contemp。数学。,80, 220-239 (1988) ·Zbl 0672.62069号
[25] Maia,A.L.S。;de Carvalho,F.A.T.,霍尔特预测区间值时间序列的指数平滑和神经网络模型,国际预测杂志。,27, 740-759 (2011)
[26] Maia,A.L.S。;德卡瓦略,F.A.T。;Ludermir,T.B.,符号区间时间序列预测的混合模型。In:神经信息处理,(Wang,J.;Chan,L.;Wang,D.,《第十三届国际会议论文集》,ICONIP,第二部分
[27] Maia,A.L.S。;德卡瓦略,F.A.T。;Ludermir,T.B.,使用混合模型的符号时间序列预测,神经网络,(第九届巴西神经网络研讨会论文集(2006),IEEE出版社),202-207年
[28] 马尔科姆·D·G。;Roseboom,J.H。;克拉克,C.E。;Fazar,W.,《研发项目评估技术的应用》,Oper。第646-669号决议(1959年)·Zbl 1255.90070号
[29] Michalowicz,J.V。;尼科尔斯,J.M。;Bucholtz,F。;Olson,C.C.,《混合高斯变量的Isserlis定理:应用于自谱密度》,J.Stat.Phys。,136, 89-102 (2009) ·Zbl 1179.60047号
[30] Ng,C。;乔,H。;Karlis,D。;Liu,J.,具有潜在自回归过程的时间序列模型的复合似然,统计学家。Sinica,21,279-305(2011)·Zbl 1206.62153号
[31] Noirhomme-服装,M。;Brito,M.P.,《远远超越经典数据模型:符号数据分析》,《统计学》。分析。最小数据,4157-170(2011)·Zbl 07260275号
[32] 孙,Y。;Han,A。;Y.Hong。;Wang,S.,区间值时间序列数据的阈值自回归模型,《计量经济学杂志》,206,414-446(2018)·Zbl 1452.62681号
[33] Teles,P.公司。;Brito,M.P.,用时空过程建模区间时间序列,Comm.Statist。理论方法,44,3599-3627(2015)·Zbl 1342.37076号
[34] 瓦林,C。;维多尼,P.,有序分类时间序列的成对似然推断,计算。统计师。数据分析。,51, 2365-2373 (2006) ·Zbl 1157.62499号
[35] 王,X。;张,Z。;Li,S.,集值和区间值平稳时间序列,J.多元分析。,145, 208-223 (2016) ·Zbl 1332.62347号
[36] 惠特克,T。;贝朗格,B。;Sisson,S.,直方图值随机变量的复合似然方法,统计计算。,30, 1459-1477 (2020) ·Zbl 1452.62337号
[37] 张,X。;贝朗格,B。;Sisson,S.A.,《区间值随机变量的似然函数构造》,Scand。统计理论应用杂志。,47, 1, 1-35 (2020) ·Zbl 1444.62139号
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