基于近似贝叶斯方法的AR(p)模型参数估计问题研究
Research on Parameter Estimation of AR(p) Model Based on Approximate Bayesian Computation
DOI: 10.12677/AAM.2021.103074, PDF,  被引量   
作者: 陈博文：广东财经大学统计与数学学院，广东 广州；夏 莉：广东财经大学统计与数学学院，广东 广州；广东财经大学大数据与教育统计应用实验室，广东 广州
关键词: AR(p)模型；近似贝叶斯方法；最小二乘法；AR(p) Model； Approximate Bayesian Computation； Least Square Method
摘要: 文章选用近似贝叶斯估计方法和最小二乘法对AR(p)模型进行参数估计，通过RStudio软件产生仿真AR(2)模型数据，比较这两种方法对参数估计的准确性。最后通过实例对这两种参数估计方法的效果进行验证。
Abstract: In this paper, approximate Bayesian computation and least square method are used to estimate the parameters of AR(p) model. The simulation AR(2) model data are generated by RStudio software, and the accuracy of parameter estimate is compared between the two methods. Finally, the effectiveness of the two parameter estimation methods is verified by examples.
文章引用：陈博文, 夏莉. 基于近似贝叶斯方法的AR(p)模型参数估计问题研究[J]. 应用数学进展, 2021, 10(3): 680-688. https://doi.org/10.12677/AAM.2021.103074

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