【摘 要】
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本文主要研究了几类整数值自回归模型的统计推断问题.首先,基于经验似然方法,研究了一阶整数值泊松自回归模型的统计推断.给出了参数的极大经验似然估计和置信域,同时给出了检验稀疏参数是否随机的方法.通过数值模拟,验证了提出方法的可行性.并利用上述方法分析了一组因烧伤索赔次数的实际数据.其次,提出了马尔可夫转换的一阶整数值自回归过程.讨论了过程的基本性质,给出了未知参数的条件极大似然估计,并通过数值模拟研
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本文主要研究了几类整数值自回归模型的统计推断问题.首先,基于经验似然方法,研究了一阶整数值泊松自回归模型的统计推断.给出了参数的极大经验似然估计和置信域,同时给出了检验稀疏参数是否随机的方法.通过数值模拟,验证了提出方法的可行性.并利用上述方法分析了一组因烧伤索赔次数的实际数据.其次,提出了马尔可夫转换的一阶整数值自回归过程.讨论了过程的基本性质,给出了未知参数的条件极大似然估计,并通过数值模拟研究了估计效果.为了说明模型的适用性,我们将所提出的模型应用到两组实际数据.再次,提出了马尔可夫转换的整数值广义自回归条件异方差泊松过程(MSPINGARCH),讨论了该过程的基本性质,利用EM算法给出了未知参数的条件极大似然估计,并通过数值模拟研究了估计效果.为了说明模型的适用性,我们用所提出的模型拟合了一组七级及以上地震次数的实际数据.最后,基于经验似然方法,给出了带有解释变量的自回归模型中未知参数的置信域.模拟结果表明,基于经验似然的置信域比由基于条件最小二乘估计得到的置信域具有一定的优势.
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