A dynamic approach to the statistical analysis of point processes
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分类依据与纠错
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点过程统计分析的动态方法
- 研究问题
- 如何对点过程相继时间区间进行动态分析，并在存在解释变量时实现强度率的在线估计、滤波与预测？
- 方法与思路
- 作者假定强度率分段常数，按相继区间进行序贯贝叶斯推断，并推导连续时间强度率的极限方程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了带解释变量点过程的在线推断方法，求解无协变量情形的极限方程，并提供示例与数值应用。
- 阅读关注点
- 应核对分段常数假设、贝叶斯更新与滤波步骤，以及连续时间极限的条件和无协变量解的适用范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；先验、极限条件、预测评价及应用数值未提供，不能推断刊本变化。
原文摘要
An approach to the analysis of point processes based on sequential analysis of successive intervals assuming a piecewise constant intensity rate is presented. Bayesian inference for processes with explanatory variables is derived in terms of on-line estimation, filtering and prediction. Limiting equations for the time-continuous intensity rate are obtained and solved for the no-covariates case. Examples are provided and the approach is applied in a numerical example.