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保罗·维多尼

基于复合似然法的预测密度注释。 （英语） Zbl 1416.62049号

Metron公司 76，第1期，31-48（2018）.
摘要：当数据分布的计算不可行或不方便时，经典的预测程序被证明是无用的。毕竟，这些依赖于未来随机变量的条件分布，而这也是不可用的。本文考虑了用于指定复合预测分布的复合似然概念，将其视为真未知预测分布的替代。特别是，重点是作为与样本数据和未来观察相关的双变量事件相关的似然因子的加权乘积获得的成对似然。通过考虑相关预测因子的均方预测误差和相关预测密度的预期Kullback-Liebler损失，来确定权重，以及更一般地评估备选成对预测分布的频率特性。最后，给出了关于自回归模型的简单示例。

引用于1文件

MSC公司：

62A01型 统计学基础和哲学主题
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

Kullback-Leibler散度;对数预测池;成对似然;预测分布
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Vidoni}，Metron 76，No.1，31-48（2018；Zbl 1416.62049）
全文： 内政部 链接

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