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Data-Driven Choice of a Spectrum Estimate: Extending the Applicability of Cross-Validation Methods

Clifford M. Hurvich刊期 1985-12 · 卷 80（392）Journal of the American Statistical Association已编入正刊

谱估计的数据驱动选择：拓展交叉验证方法的适用范围AI 解读

I develop methods of objectively choosing a spectrum estimate from a general class C of available estimates. C can, for example, simultaneously include Blackman—Tukey and autoregressive estimates, so the statistician no longer needs to choose one type or the other arbitrarily. The methods work by extending the applicability of existing cross-validatory techniques through the introduction of generalized leave-out-one spectrum estimates. As special cases, I obtain new…

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