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佩特鲁·卡拉赫亚。;Richard L.史密斯。

一类多元正态模型计算有效替代估计的渐近性质。 （英语） Zbl 1116.62101号

《多元分析杂志》。 98，第7期，1417-1440（2007）.
摘要：高斯多元模型的参数通常使用最大似然法进行估计。尽管有其优点，但当样本量非常大时，这种方法并不实用，例如，在大量地理参考数据集的情况下。我们研究了使似然函数的三个备选方案最小化的估计量的渐近性质，旨在提高计算效率。这是通过应用信息夹心技术将伪似然函数展开为独立正态随机变量的二次型来实现的。
给出了一阶自回归时间序列的理论计算，并将其推广到格子上的二维自回归过程。通过对理论结果的数值计算和仿真，我们比较了这三种估计量与最大似然估计量的效率以及它们之间的效率。

引用于18文件

MSC公司：

62立方米 空间过程推断
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
2012年12月62日 参数估计量的渐近性质
62H11型 定向数据；空间统计学
62甲12 多元分析中的估计

关键词：

近似似然;海量数据集;计算效率;统计效率分析;空间统计学;格上的自回归过程
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.C.Caragea}和\textit{R.L.Smith}，J.多元分析。98，第7号，1417--1440（2007；Zbl 1116.62101）
全文： 内政部

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