The aim of this paper is to define a nonlinear least squares estimator for the spectral parameters of a spherical autoregressive process of order 1 in a parametric setting. Furthermore, we investigate on its asymptotic properties, such as weak consistency and asymptotic normality.


翻译:本文的目的是界定一个非线性最小方形估计器,用于在参数设置中测深1号单体自动递减过程的光谱参数。 此外,我们调查其无药性特性,如一致性弱和无药性常态。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
4+阅读 · 2018年1月15日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
51+阅读 · 2020年12月14日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员