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Edgeworth Approximation of a Finite Sample Distribution for an AR(1) Model with Measurement Error
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作者 Shuichi Nagata 《Open Journal of Statistics》 2012年第4期383-388,共6页
In this paper, we consider the finite sample property of the ordinary least squares (OLS) estimator for an AR(1) model with measurement error. We present the Edgeworth approximation for a finite distribution of OLS up... In this paper, we consider the finite sample property of the ordinary least squares (OLS) estimator for an AR(1) model with measurement error. We present the Edgeworth approximation for a finite distribution of OLS up to O(T1/2). We introduce an instrumental variable estimator that is consistent in the presence of measurement error. Finally, a simulation study is conducted to assess the theoretical results and to compare the finite sample performances of these estimators. 展开更多
关键词 Edgeworth EXPANSION OLS Measurement Error instrumental variables estimator
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多变量自回归信号信息融合辨识方法
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作者 陶贵丽 刘文强 +1 位作者 黄妍 顾泽元 《现代电子技术》 2012年第3期135-137,140,共4页
近年来,为了提高系统模型和状态估计的精度,多传感器数据融合引起了广泛关注。对于带白色公共干扰噪声和有色观测噪声的多传感器多变量自回归(AR)模型,当AR模型参数和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中采用多维递推... 近年来,为了提高系统模型和状态估计的精度,多传感器数据融合引起了广泛关注。对于带白色公共干扰噪声和有色观测噪声的多传感器多变量自回归(AR)模型,当AR模型参数和噪声方差未知时,提出了一种信息融合多段辨识方法,其中采用多维递推辅助变量(MRIV)方法得到AR模型参数的局部和融合估值器,再用相关方法得到局部和融合噪声方差估值器。这些估值器具有一致性,通过一个信号仿真例子验证了其有效性。 展开更多
关键词 多变量AR模型 信息融合多段辨识方法 多重递推辅助变量法 信息融合估值器 一致性
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