Testing Model Adequacy for Some Markov Regression Models for Time Series
若干时间序列 Markov 回归模型的适切性检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确讨论时间序列 Markov 回归及残差自相关检验，因此归入时间序列，未说明其他细分模型。
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若干时间序列 Markov 回归模型的适切性检验
- 研究问题
- 对于将广义线性模型扩展到时间序列的某些 Markov 回归模型，如何通过残差相关和得分统计量检查模型适切性？
- 方法与思路
- 作者推导残差自相关与得分统计量的渐近分布，并在一些简单情形下研究得分统计量的经验表现，给出实际例子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提供两类模型检验统计量的渐近分析，并认为得分统计量在实践中较易使用，同时报告部分经验结果。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对涵盖的 Markov 回归模型、残差定义、参数估计的影响，以及得分检验的构造和经验结果。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体模型范围、样本条件及检验功效未说明，较易使用并非全面优越性。
原文摘要
The asymptotic distribution of residual autocorrelations and a score statistic are derived for checking model adequacy for some Markov regression models for time series. These models are natural extensions of the popular generalized linear models to time series data. The score statistic appears to be somewhat easier to use in practice. Some empirical results are also obtained for the score statistic in some simple cases. A real example is given.