A review on asymptotic inference in stochastic differential equations with mixed-effects

Maud Delattre

doi:10.1007/s42081-021-00105-3

第三条Dans Une Revue（合成条款）日本统计与数据科学杂志 Anneée:2021年

具有混合效应的随机微分方程的渐近推断综述

(1)

莫德·德拉特雷

功能：奥特尔
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伊达尔：马德莱特特
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环境数学与信息应用[Jouy-En-Josas]

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Résumé

本文综述了近年来在混合效应随机微分方程估计方面的贡献。这些模型包括N个随机微分方程，具有共同的漂移和扩散函数，但随机参数允许过程之间的差异。主要目标是估计随机效应的分布以及N个过程常见的其他可能的固定参数。虽然已经提出了许多算法，但与估计相关的理论方面的研究却很少。这篇综述文章只关注具有混合效应的随机微分方程的理论推理。到目前为止，只有在一些非常特殊的混合效应扩散模型中才考虑到这一点，在这些模型中可以定义显式估计量，并且观测到没有测量误差。在这个框架内，讨论了几种估计量的渐近性质，无论是参数估计量还是非参数估计量。根据该方法考虑了不同的观测方案，在大多数情况下，将大量个体与轨迹的高频观测相关联。

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渐近性质高频观测非参数推理参数化推理随机效应随机微分方程

与葡萄园

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莫德·特拉特。综述了具有混合效应的随机微分方程的渐近推断。日本统计与数据科学杂志, 2021,⟨10.1007/s42081-021-00105-3⟩.⟨哈尔-02938697⟩

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