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NEAR(p)模型的参数估计
被引量：
1
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作者
朱复康
王德辉
曹伟
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期851-856,共6页
分别用条件最小二乘、加权条件最小二乘和最大拟似然方法估计了平稳的NEAR(p)模型的参数.并讨论了这些估计量的渐近性质.通过数值模拟发现,当参数真值较小时,最大拟似然方法的估计效果较好;当参数真值较大时,加权条件最小二乘方法的估...
分别用条件最小二乘、加权条件最小二乘和最大拟似然方法估计了平稳的NEAR(p)模型的参数.并讨论了这些估计量的渐近性质.通过数值模拟发现,当参数真值较小时,最大拟似然方法的估计效果较好;当参数真值较大时,加权条件最小二乘方法的估计效果较好.
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关键词
NEAR(p)模型
条件最小二乘
估计
加权条件最小二乘
估计
最大拟似然估计
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职称材料
题名
NEAR(p)模型的参数估计
被引量：
1
1
作者
朱复康
王德辉
曹伟
机构
吉林大学数学研究所
吉林大学哲学社会学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期851-856,共6页
基金
国家自然科学基金(批准号:10571073)
文摘
分别用条件最小二乘、加权条件最小二乘和最大拟似然方法估计了平稳的NEAR(p)模型的参数.并讨论了这些估计量的渐近性质.通过数值模拟发现,当参数真值较小时,最大拟似然方法的估计效果较好;当参数真值较大时,加权条件最小二乘方法的估计效果较好.
关键词
NEAR(p)模型
条件最小二乘
估计
加权条件最小二乘
估计
最大拟似然估计
Keywords
NEAR （p） model
conditional least squares estimation
weighted conditional least squares estimation
maximum quasi-likelihood estimation
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
NEAR(p)模型的参数估计
朱复康
王德辉
曹伟
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
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