大偏差原理と統計学

まず大偏差原理の諸結果を整理した。特に統計学に関するものをまとめた。次に従属標本に対しても使える大偏差原理を整理した。これらの結果を時系列モデル,特に時系列回帰モデルに応用した。具体的な結果を以下述べると,回帰関数がグレナンダー条件をみたし,残差がスペクトル密度関数fをもつ正規定常過程で表わせる時系列回帰モデルの尤度比に対する大偏差定理を示した。比率関数は残差のスペクトル,回帰関数のスペクトルで明示的に表わせるが、その詳細な構造は見えにくい。同様の条件下で2次形式及び誤って特定化した尤度比に対しても大偏差定理を示した。次に残差系列が長期記憶構造をもつ時系列回帰モデルの尤度比に関する大偏差定理も与えることができた。この結果は残差が短期記憶構造をもつときと明らかに異なることが判明した。上述の諸結果における比率関数を種々のモデルに対してコンピューターグラフィックスをもちいて図で表わした。視覚的にも種々の新しい知見を得た。最後に、大偏差原理に基づく漸近有効性(バハドール効率)についても、スペクトル-パラメーターの最尤推定量がバハドールの意味で漸近有効であることも見た。

まず大偏差原理の諸結果を整理した。特に統計学に関するものをまとめた。次に従属標本に対しても使える大偏差原理を整理した。これらの結果を時系列モデル,特に時系列回帰モデルに応用した。具体的な結果を以下述べると,回帰関数がグレナンダー条件をみたし,残差がスペクトル密度関数fをもつ正規定常過程で表わせる時系列回帰モデルの尤度比に対する大偏差定理を示した。比率関数は残差のスペクトル,回帰関数のスペクトルで明示的に表わせるが、その詳細な構造は見えにくい。同様の条件下で2次形式及び誤って特定化した尤度比に対しても大偏差定理を示した。次に残差系列が長期記憶構造をもつ時系列回帰モデルの尤度比に関する大偏差定理も与えることができた。この結果は残差が短期記憶構造をもつときと明らかに異なることが判明した。上述の諸結果における比率関数を種々のモデルに対してコンピューターグラフィックスをもちいて図で表わした。視覚的にも種々の新しい知見を得た。最後に、大偏差原理に基づく漸近有効性(バハドール効率)についても、スペクトル-パラメーターの最尤推定量がバハドールの意味で漸近有効であることも見た。