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MPARMA模型EM算法及观测信息矩阵的计算
被引量：
4
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作者
王会战
《陕西理工学院学报（自然科学版）》
2010年第1期79-85,共7页
混合周期自回归滑动平均模型(Mixture Periodical Autoregressive Moving-Average-MPARMA)是一类新的用于描述周期时间序列中非线性特征的非线性模型,由于MPARMA模型的参数较多,传统的参数估计方法的推导十分冗繁。利用EM(Expectation M...
混合周期自回归滑动平均模型(Mixture Periodical Autoregressive Moving-Average-MPARMA)是一类新的用于描述周期时间序列中非线性特征的非线性模型,由于MPARMA模型的参数较多,传统的参数估计方法的推导十分冗繁。利用EM(Expectation Maximization)算法,研究了混合周期自回归滑动平均模型的参数估计方法,讨论了EM估计的标准差,详细推导了观测信息矩阵和缺损信息矩阵的计算公式。蒙特卡洛模拟实验结果表明,EM算法是一种简单有效的MPARMA模型参数估计方法。
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关键词
EM算法
标准差
观测信息矩阵
完全
信息
矩阵
缺损
信息
矩阵
混合周期自回归滑动平均模型
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职称材料
题名
MPARMA模型EM算法及观测信息矩阵的计算
被引量：
4
1
作者
王会战
机构
陕西理工学院数学系
出处
《陕西理工学院学报（自然科学版）》
2010年第1期79-85,共7页
基金
陕西理工学院科研基金资助项目(SLG0919)
文摘
混合周期自回归滑动平均模型(Mixture Periodical Autoregressive Moving-Average-MPARMA)是一类新的用于描述周期时间序列中非线性特征的非线性模型,由于MPARMA模型的参数较多,传统的参数估计方法的推导十分冗繁。利用EM(Expectation Maximization)算法,研究了混合周期自回归滑动平均模型的参数估计方法,讨论了EM估计的标准差,详细推导了观测信息矩阵和缺损信息矩阵的计算公式。蒙特卡洛模拟实验结果表明,EM算法是一种简单有效的MPARMA模型参数估计方法。
关键词
EM算法
标准差
观测信息矩阵
完全
信息
矩阵
缺损
信息
矩阵
混合周期自回归滑动平均模型
Keywords
EM （ expectation maximization） algorithm
standard errors
observed information matrix
complete information matrix
missing information matrix
MPARMA （Mixture Periodic al Autoregression Moving- Average Models）
分类号
O23 [理学—运筹学与控制论]
O21 [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
MPARMA模型EM算法及观测信息矩阵的计算
王会战
《陕西理工学院学报（自然科学版）》
2010
4
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