要約
このノートでは、線形自己回帰モデルにおけるガウス最尤推定量の一貫性を情報理論的に簡単に証明します。
私たちの証明は、パラメーター回復にほぼ最適な非漸近率をもたらし、有限仮説クラスの場合には安定性を呼び出すことなく機能します。
要約(オリジナル)
In this note, we give a short information-theoretic proof of the consistency of the Gaussian maximum likelihood estimator in linear auto-regressive models. Our proof yields nearly optimal non-asymptotic rates for parameter recovery and works without any invocation of stability in the case of finite hypothesis classes.
arxiv情報
| 著者 | Ingvar Ziemann |
| 発行日 | 2024-09-10 11:42:22+00:00 |
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