福基亚诺斯、康斯坦丁诺斯;本杰明·凯登 分类时间序列的回归理论。 （英语） Zbl 1055.62095号 统计科学。 18，第3期，357-376（2003）。 总结：如示例列表所示，具有随机时间相关协变量的分类或定性时间序列数据在各种应用中经常遇到。与“普通”时间序列一样，数据分析师面临着建模、估计、模型检查、诊断和预测等相同的问题。本文研究表明，基于广义线性模型和偏似然推理的分类时间序列回归理论可以解决这些问题。提供了各种模型来说明链接函数的选择，并对最近的大样本结果进行了回顾。该理论是在不借助马尔可夫假设和平稳性概念的情况下发展起来的。此外，与其他程序相比，分类时间序列的回归方法允许简约建模和合并随机时间相关协变量。特别是，对名义时间序列和序数时间序列进行了分析，并与马尔可夫链和混合转移分布模型进行了实证比较。 引用于46文件 MSC公司： 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 62J12型 广义线性模型（逻辑模型） 关键词：随机时间相关协变量;部分似然;鞅;多项式对数;比例赔率;链接函数;偏差;残余沉积物;混合过渡分布模型 软件：美国astsa;法尔迈尔 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Fokianos}和\textit{B.Kedem}，统计科学。18，第3号，357--376（2003；Zbl 1055.62095） 全文： 内政部 参考文献： [1] Adke，S.R.和Deshmukh，S.R（1988）。高阶马尔可夫链的极限分布。J.罗伊。统计师。Soc.序列号。B 50 105–108。JSTOR公司：·Zbl 0653.60058号 [2] Agresti，A.（1990年）。分类数据分析。威利，纽约·Zbl 0716.62001号 [3] 阿格雷斯蒂，A.（1999）。有序分类数据建模：最新进展和未来挑战。医学统计18 2191–2207。 [4] Al-Osh，M.A.和Alzaid，A.A.（1987年）。一阶积分值自回归（INA（1））过程。J.时间序列。分析。8 261–275. ·Zbl 0617.62096号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9892.1987.tb00438.x [5] Alzaid，A.A.和Al-Osh，M.A.（1990年）。一个积分值的四阶自回归结构（INA（p））过程。J.应用。普罗巴伯。27 314–324. 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