ASYMPTOTIC ANALYSIS OF THE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATORS OF THE PARAMETERS FOR A BINOMIAL CONDITIONALLY AUTOREGRESSIVE MODEL OF SPATIO-TEMPORAL DATA
Abstract
Asymptotic properties of the maximum likelihood estimators of parameters for a binomial conditionally autoregressive model of spatio-temporal data are studied. The asymptotic normality is proved and the asymptotic covariance matrix is found for the estimators. The results of computer experiments are presented.
About the Authors
Yu. S. KharinBelarus
M. K. Zhurak
Belarus
References
1. Case Study for Modelling Cancer Incidence Using Bayesian Spatio-Temporal Models / S. Y. Kang [et al.] // Australian & New Zealand J. of Statistics. – 2015. – P. 325–345.
2. Xu, G. A Bayesian spatio-temporal geostatistical model with an auxiliary lattice for large datasets / G. Xu, F. Liang, M. G. Genton // Statistica Sinica. – 2015. – Vol. 25. – P. 61–79.
3. Space-time wind speed forecasting for improved power system dispatch (with discussion and rejoinder) / X. Zhu [et al.] // TEST. – 2014. – Vol. 23. – P. 1–25.
4. Zhu, F. Local influence analysis for Poisson autoregression with an application to stock transaction data / F. Zhu, S. Liu, L. Shi // Statistica Neerlandica. – 2016. – Vol. 7-1. – P. 4–25.
5. Харин, Ю. С. Биномиальная условно авторегрессионная модель пространственно-временных данных и ее вероятностно-статистический анализ / Ю. С. Харин, М. К. Журак // Докл. Нац. акад. наук Беларуси. – 2015. – Т. 59, № 6. – С. 5–12.
6. Кемени, Дж. Конечные цепи Маркова / Дж. Кемени, Дж. Снелл; пер. с англ. С. А. Молчанова [и др.]; под. ред. А. А. Юшкевича. – М.: Наука, 1970.
7. Харин, Ю. С. Теория вероятностей, математическая и прикладная статистика: учебник / Ю. С. Харин, Н. М. Зуев, Е. Е. Жук. – Минск: БГУ, 2011.
8. Маркус, М. Обзор по теории матриц и матричных неравенств: пер. с англ. / М. Маркус, X. Минк; под ред. В. Б. Лидского. – М.: Наука, 1972.
9. Basawa, I. V. Statistical Inference for Stochastic Processes / I. V. Basawa, B. P. Rao. – Academic Press, 1980. – P. 52–66.