Semiparametric integer‐valued autoregressive models on ℤ
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In the analysis of real integer‐valued time series data, we often encounter negative values and negative correlations. For integer‐valued autoregressive time series, there are many parametric models to choose from, but some of them are relatively complex. With little information about the background of real data, we hope that a simple and effective semiparametric model can be used to obtain more information that usually cannot be provided by parametric models, such as the confidence interval of the innovation distribution. But the only existing semiparametric model based on thinning operators can only deal with non‐negative data with positive correlation coefficients. In addition, it has two drawbacks: first, an initial distribution of the innovation is required, but different initial values may lead to different results; second, the confidence interval of the innovation distribution is not available, which is essential in low‐valued data. To overcome these drawbacks, we propose a rounded semiparametric autoregressive model with a log‐concave innovation, which can deal with ‐valued time series with autoregressive coefficients of arbitrary sign. The consistencies of the estimators for the parametric and nonparametric parts of the model are also discussed. We illustrate the superior performance of the proposed model based on three real datasets.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle