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【24h】

Quasi-likelihood inference for mixed Poisson time series

机译:混合泊松时间序列的准可能性推断

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摘要

We study inference for count time series regression models which include a feedback mechanism. In particular, we are interested on mixed Poisson processes for count time series. We study probabilistic properties and quasi likelihood estimation for this class of processes. We show that the resulting estimators are consistent and asymptotically normally distributed. These facts enable us to construct probability integral transformation plots for assessing any assumed distributional assumptions. The key observation in developing the theory is a mean parameterized form of the mixed Poisson process.
机译:我们研究包括反馈机制的计数时间序列回归模型的推断。特别是,我们对计数时间序列的混合泊松过程感兴趣。我们研究这类过程的概率性质和准可能性估计。我们表明所产生的估计器是一致的和渐近平常分布的。这些事实使我们能够构建用于评估任何假定的分布假设的概率积分转换图。发展理论的关键观察是混合泊松过程的平均参数化形式。

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