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Jean-François Coeurjolly;雷米·杜洛伊尔赫特

包括Lennard-Jones模型的平稳吉布斯点过程的最大伪似然估计的渐近性质。 （英语） Zbl 1329.62108号

电子。J.统计。 4, 677-706 (2010).
摘要：本文给出了平稳Gibbs点过程向量参数化的最大伪似然估计的渐近性质。给出了用定义Gibbs点过程的局部能量函数表示的充分条件，以建立该估计器依赖于单个实现的强相合性和渐近正态性结果。这些结果足够普遍，不再需要局部能量函数参数的局部稳定性和线性。我们考虑此类模型的特征示例，即Lennard-Jones模型和有限范围Lennard-Jones模型。我们证明，两个模型都满足确保一致性的不同假设，而确保渐近正态性的假设仅适用于有限范围Lennard-Jones模型。

引用于5文件

MSC公司：

2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
60克10 平稳随机过程
60G55型 点过程（例如，泊松、考克斯、霍克斯过程）

关键词：

平稳吉布斯点过程;最大伪似然估计;伦纳德-琼斯模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.-F.Coeurjolly}和\textit{R.Drouilhet}，电子。J.Stat.4，677--706（2010；Zbl 1329.62108）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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