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
- 时间序列预测误差估计所用的渐近正态近似在小样本中是否合理，以及其分布趋近正态的速度如何评估？
- 方法与思路
- 作者在最简单的情形下考察已有预测误差估计的正态近似，构造均方误差的小样本分布近似以研究正态收敛。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称可近似小样本情形下均方误差的分布，由此了解趋近正态的速度，但未给出具体模型、近似表达或数值结果。
- 阅读关注点
- 核对所研究的时间序列模型、预测期限、均方误差与其估计量的区别，以及小样本近似误差的控制或验证方式。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 摘要；结论限定于未明确说明的简单情形，不能判断对复杂预测模型的适用性。
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.