ARMAモデルの改良最尤推定【JST・京大機械翻訳】

Di Gangi Leonardo; Lapucci Matteo; Schoen Fabio; Sortino Alessio

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207077415872 整理番号：22P0280213

ARMAモデルの改良最尤推定【JST・京大機械翻訳】

Improved Maximum Likelihood Estimation of ARMA Models

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発行年： 2022年01月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月26日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,因果的および可逆ARMAモデルの最大尤度推定のための新しい最適化モデルを提案した。一組の数値実験を通して,著者らは,著者らの提案モデルが,適合モデルの品質に関して,また,計算時間において,Jones再パラメータ化に基づく古典的推定手順に関して,どのように性能が優れているかを示した。また,このモデルにおける正則化項を提案し,この追加が,適合モデルのサンプル品質の外をいかに改善するかを示した。この改善は,非因果律または非可逆境界に近いモデルのペナルティ増加により達成される。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

システム・制御理論一般 , 人工知能

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