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A Large Deviation Result for Parameter Estimators and its Application to Nonlinear Regression Analysis

Arthur Sieders · Kacha Dzhaparidze刊期 1987-09-01 · 卷 15（3）The Annals of Statistics已编入正刊

参数估计量的大偏差结果及其在非线性回归中的应用AI 解读

Elaborating on the work of Ibragimov and Has'minskii (1981) we prove a law of large deviations (LLD) for $M$-estimators, i.e., those estimators which maximize a functional, continuous in the parameter, of the observations. This LLD is applied, using the results of Petrov (1975), to the problem of parametrical nonlinear regression in the situation of discrete time, independent errors and regression functions which are continuous in the parameter. This improves a result of…

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