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摘要翻译：
讨论了差分方程$\xi_{k}=AF(\xi_{k-1}）+\epsilon_{k}$,其中$(\epsilon_k)$是平方可积差分鞅；微分方程${\rm d}\xi=-AF(\xi){\rm d}t+{\rm d}\eta$,其中$\eta$是平方可积鞅。构造了一族除样本量$n$（如果时间连续，则为观察周期）外，还依赖于某些随机Lipschitz函数的估计量。研究了这类估计的渐近最优性。
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英文标题：
《Asymptotically Optimal Estimator of the Parameter of Semi-Linear
Autoregression》
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作者：
Dmytro Ivanenko
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最新提交年份：
2007
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分类信息：
一级分类：Mathematics 数学
二级分类：Statistics Theory 统计理论
分类描述：Applied, computational and theoretical statistics: e.g. statistical inference, regression, time series, multivariate analysis, data analysis, Markov chain Monte Carlo, design of experiments, case studies
应用统计、计算统计和理论统计：例如统计推断、回归、时间序列、多元分析、数据分析、马尔可夫链蒙特卡罗、实验设计、案例研究
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一级分类：Mathematics 数学
二级分类：Dynamical Systems 动力系统
分类描述：Dynamics of differential equations and flows, mechanics, classical few-body problems, iterations, complex dynamics, delayed differential equations
微分方程和流动的动力学，力学，经典的少体问题，迭代，复杂动力学，延迟微分方程
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一级分类：Statistics 统计学
二级分类：Applications 应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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一级分类：Statistics 统计学
二级分类：Statistics Theory 统计理论
分类描述：stat.TH is an alias for math.ST. Asymptotics, Bayesian Inference, Decision Theory, Estimation, Foundations, Inference, Testing.
Stat.Th是Math.St的别名。渐近，贝叶斯推论，决策理论，估计，基础，推论，检验。
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英文摘要：
The difference equations $\xi_{k}=af(\xi_{k-1})+\epsilon_{k}$, where $(\epsilon_k)$ is a square integrable difference martingale, and the differential equation ${\rm d}\xi=-af(\xi){\rm d}t+{\rm d}\eta$, where $\eta$ is a square integrable martingale, are considered. A family of estimators depending, besides the sample size $n$ (or the observation period, if time is continuous) on some random Lipschitz functions is constructed. Asymptotic optimality of this estimators is investigated.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/707.1384
京公网安备 11010802022788号
