Bootstrap Probability Errors of the Whittle MLE for Linear Regression Processes with Strongly Dependent Disturbances
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
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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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 | 0,008 |
| 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) | 0,000 | 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