A New Look at the Statistical Model Identification

鉴定(生物学) 系列(地层学) 最大似然 统计假设检验 统计模型 过程(计算) 计算机科学 估计理论 算法 数学 统计 数据挖掘 植物 生物 操作系统 古生物学
作者
Hirotugu Akaike
出处
期刊:Springer series in statistics 卷期号:: 215-222 被引量:386
标识
DOI:10.1007/978-1-4612-1694-0_16
摘要

The history of the development of statistical hypothesis testing in time series analysis is reviewed briefly and it is pointed out that the hypothesis testing procedure is not adequately defined as the procedure for statistical model identification. The classical maximum likelihood estimation procedure is reviewed and a new estimate minimum information theoretical criterion (AIC) estimate (MAICE) which is designed for the purpose of statistical identification is introduced. When there are several competing models the MAICE is defined by the model and the maximum likelihood estimates of the parameters which give the minimum of AIC defined by AIC = (−2)log- (maximum likelihood) + 2(number of independently adjusted parameters within the model). MAICE provides a versatile procedure for statistical model identification which is free from the ambiguities inherent in the application of conventional hypothesis testing procedure. The practical utility of MAICE in time series analysis is demonstrated with some numerical examples.KeywordsTime Series AnalysisHankel MatrixClassical Maximum LikelihoodGaussian Process ModelFinal Prediction ErrorThese keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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