误设半马尔可夫模型估计量的最优性
统计理论
2007-12-21 v1 统计理论
摘要
假设我们观测到一个几何遍历的半马尔可夫过程，并对嵌入马尔可夫链的转移分布、到达时间间隔的条件分布或两者拥有参数模型。该过程的前两个模型是半参数的，其参数可通过条件最大似然估计量进行估计。该过程的第三个模型是参数的，其参数可通过无条件最大似然估计量进行估计。我们启发式地确定了这些估计量的渐近分布，并表明它们是渐近有效的。如果参数模型不正确，（条件）最大似然估计量估计的是最大化 Kullback--Leibler 信息的参数。我们表明，它们在非参数意义上仍然保持渐近有效。
引用
@article{arxiv.0712.3451,
title = {Optimality of estimators for misspecified semi-Markov models},
author = {Ursula U. Müller and Anton Schick and Wolfgang Wefelmeyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:0712.3451},
year = {2007}
}
备注
To appear in a Special Volume of Stochastics: An International Journal of Probability and Stochastic Processes (http://www.informaworld.com/openurl?genre=journal%26issn=1744-2508) edited by N.H. Bingham and I.V. Evstigneev which will be reprinted as Volume 57 of the IMS Lecture Notes Monograph Series (http://imstat.org/publications/lecnotes.htm)