Testing normality in autoregressive models
自回归模型中的正态性检验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：摘要直接研究自回归模型残差检验及模型阶数误设的影响。
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
自回归模型中的正态性检验
- 研究问题
- 从自回归模型残差计算正态性检验时，其零假设下的极限分布能否沿用独立同分布且参数经过估计的标准情形？
- 方法与思路
- 作者研究自回归残差正态性检验的极限零分布，并用数值结果考察低阶模型中的有限样本近似及模型阶数误设的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称残差正态性检验与标准情形具有相同极限零分布，且所列一阶、二阶模型中样本量为二十时近似可接受。
- 阅读关注点
- 应核对这一广泛表述所需的检验正则条件、自回归参数估计方式、正态性针对的对象，以及阶数误设数值实验的范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；理论条件未提供，小样本与阶数误设的数值证据范围有限。
原文摘要
It is shown that any test of normality computed from autoregressive residuals has the same limiting null distribution as for the standard case of independent, identically distributed observations with estimated parameters. Some numerical results are given to indicate that this approximation is acceptable for sample size 20 in first- and second-order models. Limited numerical results are also given to explore the effect of incorrectly specifying the order.