吴荣宁；曹继国 计数时间序列的分块经验似然。 （英语） Zbl 1207.62171号 《多元分析杂志》。 102，第3期，661-673（2011）. 摘要：计数的时间序列在现实生活中有着广泛的应用。分析计数的时间序列需要考虑数据的序列相关性、离散性和过度分散性。我们将分块经验似然扩展到回归设置下计数时间序列的分析。特别是，我们的贡献是北村Y方法[Ann.Stat.25，编号52084–2102（1997；Zbl 0881.62095号)]非平稳时间序列的分析。使用分块技术对观测值之间的序列相关性进行非参数化处理，并通过方差-均值关系的规范来调节计数数据中的过度分散。我们建立了最大分块经验似然估计量的一致性和渐近正态性。仿真研究表明，该方法具有良好的有限样本性能。该方法还通过分析两个实际数据集进行了说明：美国脊髓灰质炎病例的月计数和加拿大多伦多非意外死亡的日计数。 引用于12文件 MSC公司： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 6220国集团 非参数推理的渐近性质 62G05型 非参数估计 65立方厘米60 统计中的计算问题（MSC2010） 关键词：自相关；广义线性模型；潜在过程；非平稳性；过度分散；回归分析 引文：Zbl 0881.62095号 软件：引导数据库 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.Wu}和textit{J.Cao}，J.多元分析。102，第3号，661--673（2011；Zbl 1207.62171） 全文： 内政部 参考文献： [1] Bravo，F.，非线性动态力矩条件模型的分块广义经验似然推断，《计量经济学杂志》，12，208-231（2009）·Zbl 1206.62045号 [2] Chan，K.S。；Ledolter，J.，涉及计数的时间序列模型的蒙特卡罗EM估计，美国统计协会杂志，90，242-252（1995）·Zbl 0819.62069号 [3] Chan，N.H。；Ling，S.，GARCH模型的经验似然，计量经济学理论，22403-428（2006）·Zbl 1125.62097号 [4] Chen，S.X。；崔浩，广义线性模型的扩展经验似然，中国统计，13，69-81（2003）·Zbl 1017.62061号 [5] Chuang，C.S。；Chan，N.H.，自回归模型的经验似然，及其在不稳定时间序列中的应用，统计研究，12387-407（2002）·Zbl 0998.62075号 [6] Cox，D.R.，《时间序列的统计分析：一些最新发展》，《斯堪的纳维亚统计杂志》，第893-115页（1981年）·Zbl 0468.62079号 [7] Davidson，J.，混合过程全局非平稳近纪元相关函数的中心极限定理，计量经济学理论，8313-329（1992） [8] Davis，R.A。；邓斯密尔，W.T.M。；Wang，Y.，计数数据的时间序列建模，（Ghosh，S.，《渐近、非参数和时间序列》（1999），马塞尔·德克尔：马塞尔·戴克尔纽约），63-114·Zbl 1069.62540号 [9] Davis，R.A。；邓斯密尔，W.T.M。；Wang，Y.，关于泊松回归模型中的自相关，Biometrika，87，491-505（2000）·Zbl 0956.62075号 [10] Davis，R.A。；Wu，R.，计数时间序列的负二项模型，生物统计学，96735-749（2009）·Zbl 1170.62062号 [11] de Jong，R.M.，相依异质过程的大数定律，计量经济学理论，11347-358（1995） [12] 埃夫隆，B。；Tibshirani，R.J.，《Bootstrap简介》（1993），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔纽约·Zbl 0835.62038号 [13] 戈达姆，V.P。；汤普森，M.E.，《拟似然估计的扩展》，《统计规划与推断杂志》，22137-152（1989）·Zbl 0681.62036号 [14] 古里鲁，C。；蒙福特，A。；Trogon，A.，《伪最大似然法：泊松模型的应用》，《计量经济学》，52，701-720（1984）·Zbl 0575.62032号 [15] Kitamura，Y.，具有弱相关过程的经验似然方法，《统计学年鉴》，252084-2102（1997）·兹比尔0881.62095 [16] Kolaczyk，E.D.，广义线性模型的经验似然，中国统计，4199-218（1994）·Zbl 0824.62062号 [17] 库克，A.Y.C。；Cheng，Y.W.，《蒙特卡罗-牛顿-拉夫森算法》，《统计计算与模拟杂志》，59233-250（1997）·Zbl 0912.62033号 [18] Künsch，H.R.，《一般平稳观测的折刀和自助法》，《统计年鉴》，第17期，第1217-1241页（1989年）·Zbl 0684.62035号 [19] McCullagh，P。；Nelder，J.A.，广义线性模型（1989），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦·兹比尔074462098 [20] Monti，A.C.，时间序列模型中的经验似然置信区，Biometrika，84，395-405（1997）·Zbl 0882.62082号 [21] Mykland，P.A.，《双重可能性》，《统计年鉴》，23396-421（1995）·Zbl 0877.62004号 [22] Nelder，J.A。；Pregibon，D.，一个扩展的拟似然函数，Biometrika，74221-232（1987）·Zbl 0621.62078号 [23] Nordman，D.J。；Sibbertsen，P。；Lahiri，S.N.，长期相关过程平均值的经验似然置信区间，时间序列分析杂志，28576-599（2007）·Zbl 1164.62011年 [24] Owen，A.B.，单个功能的经验似然比置信区间，Biometrika，75，237-249（1988）·Zbl 0641.62032号 [25] Owen，A.B.，经验似然比置信区间，《统计年鉴》，第18期，第90-120页（1990年）·Zbl 0712.62040号 [26] Owen，A.B.，线性模型的经验似然，《统计年鉴》，第19卷，第1725-1747页（1991年）·兹比尔0799.62048 [27] Owen，A.B.，《经验可能性》（2001），查普曼和霍尔/CRC·Zbl 0989.62019 [28] Politis，D.N。；Romano，J.P.，混合随机变量三角阵列的一般重采样方案及其在谱密度估计问题中的应用，《统计年鉴》，1985-2007年第20期（1992年）·Zbl 0776.62070号 [29] 秦，J。；Lawless，J.，经验似然和一般估计方程，《统计年鉴》，22300-325（1994）·Zbl 0799.62049号 [30] Wedderburn，R.W.M.，拟似然函数，广义线性模型和高斯-奈顿方法，生物统计学，61439-447（1974）·Zbl 0292.62050号 [31] Zeger，S.L.，计数时间序列的回归模型，Biometrika，75，621-629（1988）·Zbl 0653.62064号 [32] Zeger，S.L。；Qaqish，B.，时间序列的马尔可夫回归模型：拟似然方法，生物统计学，441019-1031（1988）·Zbl 0715.62166号 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。