Estimators with Prescribed Precision in Stochastic Regression Models

Victor Konev

    Результат исследований: Материалы для журналаСтатья

    14 Цитирования (Scopus)


    This paper presents stopping rules and associated estimators, with prescribed mean squared errors, of the regression parameters in stochastic regression models. The construction makes fundamental use of the martingale structure of least squares estimates or their modifications. For one-dimensional regressors, the stopping rules simply stop as soon as the conditional variance of the underlying martingale exceeds some suitably chosen threshold. We show how this idea can be modified for the case of multidimensional stochastic regressors.

    Язык оригиналаАнглийский
    Страницы (с-по)179-192
    Число страниц14
    ЖурналSequential Analysis
    Номер выпуска3
    СостояниеОпубликовано - 1 янв 1995

    ASJC Scopus subject areas

    • Modelling and Simulation
    • Statistics and Probability

    Fingerprint Подробные сведения о темах исследования «Estimators with Prescribed Precision in Stochastic Regression Models». Вместе они формируют уникальный семантический отпечаток (fingerprint).

  • Цитировать