9781288327713 - minimum distance estimation on time series analysis with little data von tekin, hakan (3 Ergebnisse)
- Softcover
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes KönigreichRia Christie Collections
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 16,81
EUR 13,98 VersandVersand von Vereinigtes Königreich nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. In.
- Softcover
Anbieter: moluna, Greven, Deutschlandmoluna
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 23,29
EUR 48,99 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: Mehr als 20 verfügbar
Zustand: New. KlappentextrnrnMinimum distance estimate is a statistical parameter estimate technique that selects model parameters that minimize a good-of-fit statistic. Minimum distance estimation has been demonstrated better standard approaches, including m.
Sprache: Englisch
Verlag: British Library, Historical Print Editions Nov 2012, 2012
- Softcover
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer/-in kontaktierenVerkäufer/-in mit 5 SternenZustand: Neu
EUR 27,41
EUR 60,78 VersandVersand von Deutschland nach USAAnzahl: 2 verfügbar
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Minimum distance estimate is a statistical parameter estimate technique that selects model parameters that minimize a good-of-fit statistic. Minimum distance estimation has been demonstrated better standard approaches, including maximum likelihood estimators and least squares, in estimating s…tatistical distribution parameters with very small data sets. This research applies minimum distance estimation to the task of making time series predictions with very few historical observations. In a Monte Carlo analysis, we test a variety of distance measures and report the results based on many different criteria. Our analysis tests the robustness of the approach by testing its ability to make predictions when the fitted time-series model does not match the data generation model. Our analysis indicates benefits in applying minimum distance estimation when making time series prediction based on less than 30 observations.
