Estimating beta-mixing coefficients
Estimating beta-mixing coefficients
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DOI：
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发表时间：
2011-03
期刊：
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通讯作者：
D. McDonald;C. Shalizi;M. Schervish
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. McDonald;C. Shalizi;M. Schervish
关于时间序列统计学习的文献假设数据生成过程的渐近独立或“混合”。这些混合假设从未经过检验，也没有从数据中估计混合率的方法。我们给出了一个基于单一平稳样本路径的β混合率估计，并证明它是l1风险一致的。
The literature on statistical learning for time series assumes the asymptotic independence or "mixing" of the data-generating process. These mixing assumptions are never tested, and there are no methods for estimating mixing rates from data. We give an estimator for the beta-mixing rate based on a single stationary sample path and show it is L1-risk consistent.