Bootstrap Probability Errors of the Whittle MLE for Linear Regression Processes with Strongly Dependent Disturbances
Notice bibliographique
Résumé
This paper determines bounds on the asymptotic orders of the coverage probability errors of parametric bootstrap confidence intervals (CIs) and tests for the covariance parameters of a time series generated by a regression model with Gaussian, stationary, and strongly dependent errors. The CIs and tests are based on the plug-in Whittle maximum likelihood (PWML) estimators. It is shown that, under some sets of conditions on the regression coefficients, the spectral density function, and the parameter values, the bounds on the coverage probability errors of symmetric two-sided and one-sided parametric bootstrap confidence intervals on the plug-in Whittle log-likelihood function are shown to be O(n^{-3/2}\ln{n}) and O(n^{-1}\ln{n}), respectively. Apart from the \ln{n} term, the magnitudes of the coverage probability errors of the one-sided bootstrap confidence intervals for our model is shown to be essentially the same as that of the independent and identically distributed (iid) data. The error for the two-sided confidence intervals is not as small as the error O(n^{-2}) that has been established for many confidence intervals in the literature, see Hall (1992), pp 102-108.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,030 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».