First-order random coefficient autoregressive (RCA(1)) model: Joint Whittle estimation and information
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Notice bibliographique
Résumé
Random coefficient autoregressive model, RCA(p), has been discussed widely as a suitable model for nonlinear time series. The conditional least squares and likelihood parameter estimation of RCA(p) model has also been discussed in [3]. The statistical inference of RCA(1) model has been presented in [4] while the conditional least square estimates for nonstationary processes is studied in [7]. The optimal estimation for nonlinear time series using estimating equations has been investigated in [6]. Recently there has been interest in joint prediction based on spectral density of popular nonlinear time series models such as RCA(p) models. Another way of estimating the parameters of the RCA(1) model is to do Whittle's estimation. In this paper the Whittle estimates of the parameters of an RCA(p) model are studied. It is shown that the Whittle information of the autoregressive parameter in an RCA(p) model is larger than the corresponding information in an autoregressive (AR) model.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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