Nonlinear Regression with Autocorrelated Errors
具有自相关误差的非线性回归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：摘要明确研究具有自相关误差的非线性时间序列回归，直接对应时间序列方法。
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
具有自相关误差的非线性回归
- 研究问题
- 在非线性时间序列回归中，如何利用误差的自回归近似构造参数估计，并改善相对于循环式估计量的小样本效率？
- 方法与思路
- 作者用自回归假设近似扰动项的方差协方差矩阵，据此构造非线性回归参数估计，并通过蒙特卡洛例子比较效率。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出小样本效率可能更好的理由，并称所考察的蒙特卡洛例子支持其相较循环式估计量的效率改善。
- 阅读关注点
- 应核对自回归近似的阶数与估计方式、循环式估计量的定义，以及模拟例子中的模型设置和效率衡量标准。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。效率改善仅获所考察模拟例子支持，摘要未提供普遍保证、具体数值或误差设定偏离后的表现。
原文摘要
An estimator of the parameters of a nonlinear time series regression is obtained by using an autoregressive assumption to approximate the variance-covariance matrix of the disturbances. Considerations are set forth which suggest that this estimator will have better small sample efficiency than circular estimators. Such is the case for examples considered in a Monte Carlo study.