Name: Minimum Distance Estimation on Time Series Analysis with Little Data (en Inglés)
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Price: 24.68 USD
Availability: InStock
Author: Tekin, Hakan
ISBN: 9781288327713

portada Minimum Distance Estimation on Time Series Analysis with Little Data (en Inglés)

Minimum Distance Estimation on Time Series Analysis with Little Data (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Autor

Hakan Tekin

Editorial

Biblioscholar

Idioma

Inglés

N° páginas

104

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

24.6x18.9x0.6 cm

Peso

0.20 kg.

ISBN13

9781288327713

Categorías

Educación

Minimum Distance Estimation on Time Series Analysis with Little Data (en Inglés)

Hakan Tekin (Autor) · Biblioscholar · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Minimum Distance Estimation on Time Series Analysis with Little Data (en Inglés)"

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 statistical 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.