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Large-Deviation Results for Discriminant Statistics of Gaussian Locally Stationary Processes

机译：高斯局部平稳过程判别统计的大偏差结果

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摘要

This paper discusses the large-deviation principle of discriminant statistics for Gaussian locally stationary processes. First, large-deviation theorems for quadratic forms and the log-likelihood ratio for a Gaussian locally stationary process with a mean function are proved. Their asymptotics are described by the large deviation rate functions. Second, we consider the situations where processes are misspecified to be stationary. In these misspecified cases, we formally make the log-likelihood ratio discriminant statistics and derive the large deviation theorems of them. Since they are complicated, they are evaluated and illustrated by numerical examples. We realize the misspecification of the process to be stationary seriously affecting our discrimination.
机译：本文讨论了高斯局部平稳过程的判别统计量的大偏差原理。首先，证明了二次形式的大偏差定理和具有均值函数的高斯局部平稳过程的对数似然比。它们的渐近性由大偏差率函数描述。其次，我们考虑过程被错误指定为静止的情况。在这些错误指定的情况下，我们正式对数似然比进行判别统计，并得出它们的大偏差定理。由于它们很复杂，因此将通过数值示例对其进行评估和说明。我们意识到流程的错误规范是固定的，严重影响了我们的歧视。

著录项

  • 来源
    《Advances in decision sciences》 |2012年第1期|572919.1-572919.15|共15页
  • 作者

    Junichi Hirukawa;

  • 作者单位

    Faculty of scince, Niigata University, 8050 Ikarashi 2-no-cho, Nishi-ku, Niigata 950-2181, Japan;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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