贾毅苏;斯特凡诺斯·凯查吉亚斯;詹姆斯·利夫西;罗伯特·隆德;弗拉达斯·皮皮拉斯 潜在高斯计数时间序列。 （英语） Zbl 1514.62167号 美国统计协会。 118，编号541，596-606（2023）. 摘要：本文发展了通过高斯变换建模平稳计数时间序列的理论和方法。该技术使用潜在高斯过程和分布变换来构造具有非常灵活的相关特征的平稳序列，这些特征可以具有任何预先指定的边缘分布，包括经典泊松、广义泊松、负二项式和二项式结构。基于计数序列的自方差函数，通过一种新的Hermite展开，发展了高斯伪似然和隐含Yule-Walker估计范式。采用粒子滤波和序贯蒙特卡罗方法进行似然估计。建立了与状态空间模型的连接。我们的估算方法在模拟研究中进行了评估，并使用这些方法分析了每周零售额的计数序列。对于本文，可以在线获取。 引用于1文件 理学硕士： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等） 62立方米 空间过程推断 65季度30 递归关系的数值方面 41A60型 渐近近似、渐近展开（最速下降等） 关键词：计数分布;Hermite膨胀;似然估计;粒子滤波;序贯蒙特卡罗;状态空间模型 软件：全球气候变化监测;optimx公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Y.Jia}等人，《美国统计协会期刊》第118期，第541、596--606号（2023年；Zbl 1514.62167） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Asmussen，S.，“奖金-恶意系统的建模和性能：静态性与年龄校正，风险，2，49-73（2014） [2] Belyaev，M。；伯纳耶夫，E。；Kapushev，Y。；Gammerman，A。；沃夫克，V。；Papadopoulos，H.，《统计学习与数据科学：第三届国际研讨会》，SLDS 2015，结构化数据集的高斯过程回归（2015），瑞士：Springer International Publishing，Switzerland [3] 本杰明，医学硕士。；Rigby，R.A。；Stasinopoulos，D.M.，“广义自回归移动平均模型，美国统计协会杂志，98，214-223（2003）·Zbl 1047.62076号 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