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Bootstrap maximum likelihood for quasi-stationary distributions

机译：Bootstrap准平稳分布的最大可能性

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Quasi-stationary distributions have many applications in diverse research fields. We develop a bootstrap-based maximum likelihood (BML) method to deal with quasi-stationary distributions in statistical inference. To efficiently implement a bootstrap procedure that can handle the dependence among observations and speed up the computation, a novel block bootstrap algorithm is proposed to accommodate parallel bootstrap. In particular, we select a suitable block length for use with the parallel bootstrap. The estimation error is investigated to show its convergence. The proposed BML is shown to be asymptotically unbiased. Some numerical studies are given to examine the performance of the new algorithm. The advantages are evidenced through a comparison with some competitors and some examples are analysed for illustration.
机译：准平稳分布在各种研究领域中都有许多应用。我们开发了一种基于引导的最大似然（BML）方法来处理统计推断中的准平稳分布。为了有效地实现能够处理观测值之间的依存关系并加快计算速度的引导程序，提出了一种新的块引导算法来适应并行引导。特别是，我们选择了适合并行引导程序使用的块长度。研究估计误差以显示其收敛性。所提出的BML被证明是渐近无偏的。进行了一些数值研究，以检验新算法的性能。通过与一些竞争对手进行比较来证明其优势，并分析了一些示例以进行说明。

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