Sufficient statistics associated with a two-state second-order Markov chain
两状态二阶马尔可夫链的充分统计量AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确研究二阶马尔可夫时间依赖，并将推断方法应用于气象时间序列，支持时间序列方法分类。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
两状态二阶马尔可夫链的充分统计量
- 研究问题
- 对具有二阶马尔可夫依赖的二项过程，如何建立统计推断、求充分统计量的精确联合分布，并计算依赖试验的成功次数概率？
- 方法与思路
- 作者推导过程参数对应的充分统计量及其联合分布，开发计算给定试验次数中成功次数概率的算法，并提出简单估计程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称获得充分统计量联合分布的闭式表达及成功次数概率算法，并将估计程序用于气象时间序列，未报告具体应用结果。
- 阅读关注点
- 应核对初始状态与转移机制的设定、参数及充分统计量的准确数量、概率算法的递推结构，以及气象序列的模型适配。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；参数数量处“2 2”排版不清，需查原PDF，不重构数量或公式；刊本一致性及应用数值未说明。
原文摘要
Statistical inference for binomial processes with second-order Markov dependence is worked out. Sufficient statistics for the 2 2 parameters associated with the process are found and their exact joint distribution is given in a closed form. An algorithm for finding the probability of k successes in n dependent trials is developed and a simple estimation procedure is suggested and applied to a meteorological time series.