保罗·卡巴拉 关于自回归过程的bootstrap预测推理。 （英语） Zbl 0779.62074号 J.时间序列。分析。 14，第5期，473-484（1993）. 摘要：我们考虑基于bootstrap的阶自回归过程的预测推理。我们认为无条件推理和推理都是以最后的观测值为条件的。我们做出了两项贡献。我们的第一个贡献是指出当过程为高斯时，将引导应用于无条件预测推理的最佳方法。现在，可以认为，对阶自回归过程的预测推断应该以最后的观测值为条件进行。当过程为高斯时，通过向后“运行”相同的自回归过程，可以方便地计算基于最后观察值的引导预测推理。这种方法不适用于非高斯自回归过程。我们的第二个贡献（也是更重要的一个贡献）是提出了一种方法（不需要计算繁琐），用于计算以最后观察值为条件的非高斯自回归过程的bootstrap预测推断。 引用于10文件 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 62M20型 随机过程的推断与预测 关键词：高斯过程;条件推理;严格平稳自回归过程;基于bootstrap的预测推理;无条件推理;非高斯自回归过程 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Kabaila}，J.Time-Ser。分析。14，第5号，473--484（1993；Zbl 0779.62074） 全文： 内政部 参考文献： [1] 内政部：10.2307/2336224·Zbl 0603.62102号 ·doi:10.2307/2336224 [2] Cox D.R.，理论统计学。(1974) ·Zbl 0334.62003号 ·doi:10.1007/978-1-4899-2887-0 [3] Donoho D.，《应用时间序列分析2》，第565页–（1981） [4] 芬德利·D·F，《计算机科学与统计：界面》第11页–（1986） [5] DOI:10.2307/2287061·Zbl 0465.62093号 ·doi:10.2307/2287061 [6] 霍尔·P，《Bootstrap and Edgeworth Expansion》。(1992) ·Zbl 0744.62026号 ·doi:10.1007/978-1-4612-4384-7 [7] 内政部：10.1016/0304-4076（79）90073-3·Zbl 0402.62066号 ·doi:10.1016/0304-4076（79）90073-3 [8] Rao C.R.，线性统计推断及其应用，2。编辑（1973）·Zbl 0256.6202号 ·数字对象标识代码：10.1002/9780470316436 [9] 内政部：10.2307/2289383·doi:10.2307/2289383 [10] 内政部：10.2307/2289788·Zbl 0705.62089号 ·doi:10.2307/2289788 [11] Whittle P.，预测与监管。(1963) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。