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作者：唐洁;邹云龙;秦永松;黎玉芳;
单位：北京师范大学统计学院;广西师范大学数学与统计学院;
摘要：对数据进行分块处理的分块经验似然方法被证实是一种对相依数据行之有效的手段.本文通过对得分函数进行分块得到新分块经验似然方法,并应用到高维相依数据情形.我们研究高维下含空间自相关误差的空间自回归模型的新分块经验似然方法,证明该经验似然统计量的极限分布为卡方分布,并由此构造高维参数置信区间.模拟对比了普通经验似然方法与新分块经验似然方法在各自置信区间的表现.
关键词：SARAR模型;;经验似然;;置信区域;;高维统计推断
基金资助：Supported by the National Natural Science Foundation of China (12061017,12361055);; the Research Fund of Guangxi Key Lab of Multi-source Information Mining & Security(22-A-01-01)
