Estimation of the Minimum Mean Square Error of Prediction
最小预测均方误差的估计AI 解读 ↓
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最小预测均方误差的估计
- 研究问题
- 研究时间序列预测误差估计依赖的渐近正态近似，在最简单的小样本情形中是否可靠，以及趋于正态的速度如何。
- 方法与思路
- 作者在最简单情形下考察预测均方误差估计的分布，构造小样本分布近似，以评估渐近正态近似及其收敛速度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称可以在小样本情形近似均方误差的分布，并由此了解趋于正态的速度，为检查既有渐近近似提供依据。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对最简单情形对应的时间序列模型、被近似的随机量、近似构造方式，以及正态近似误差的评估范围。
- 阅读边界
- 摘要未说明模型、近似公式或具体收敛速度，不能推广至一般时间序列预测。来源为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。
原文摘要
Bloomfield (1973) and Jones (1964) have discussed the estimation of the error of prediction of a time series. Their results use the asymptotic normality of their estimates and we attempt to examine the validity of this approximation in the simplest case. We show that one can approximate the distribution of the mean square error in small-sample situations, and in consequence obtain some idea of the rate of convergence to normality.