指数随机模型的经验变换估计

我们提出了一种基于经验变换的最小二乘法估计索引随机模型中参数的方法。导出了所得估计量分布的渐近近似。均方误差的显式表达式为选择变换变量提供了一种自然的方法，一个数值例子说明了所得到方法的性能。当使用变换拟合多参数模型时，会出现一个常见的发现，我们称之为“对角线优化”。对角线优化是在将变换向量的元素等式化后得到最佳性能时出现的，我们对为什么会出现这种情况提供了启发式解释。