The absolute-moment method is widespread for estimating the Hurst exponent of a fractional Brownian motion $X$. But this method is biased when applied to a stationary version of $X$, in particular an inverse Lamperti transform of $X$, with a linear time contraction of parameter $\theta$. We present an adaptation of the absolute-moment method to this framework and we compare it to the maximum likelihood method, with simulations. While it appears that the maximum-likelihood method is more accurate than the adapted absolute-moment estimation, this last method is not uninteresting for two reasons: it makes it possible to confirm visually that the model is well specified and it is computationally more performing.


翻译:绝对时速法在估算一个小块的布朗运动的赫斯特指数X美元方面十分普遍。但是,这种方法在适用于固定版本的X美元时是有偏向的,特别是兰佩蒂的逆变换为X美元,其线性时间缩缩缩为$@theta$。我们对这一框架提出了绝对时速法的调整,并将它与最大可能性法进行模拟比较。虽然似乎最大相似性法比经调整的绝对时速估计更准确,但最后一种方法并非不感兴趣,原因有二:它使得有可能从视觉上证实模型非常具体,在计算上效果也比较好。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
79+阅读 · 2021年3月16日
知识驱动的视觉知识学习,以VQA视觉问答为例,31页ppt
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月25日
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
NIPS 2017:贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习(讲义+视频)
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月19日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月24日
VIP会员
最新内容
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
6+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
7+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
6+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
10+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
14+阅读 · 10月15日
现代电磁战:集成式系统簇时代如何实现频谱优势
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
11+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
相关资讯
RoBERTa中文预训练模型:RoBERTa for Chinese
PaperWeekly
57+阅读 · 2019年9月16日
【TED】什么让我们生病
英语演讲视频每日一推
7+阅读 · 2019年1月23日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
NIPS 2017:贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习(讲义+视频)
机器学习研究会
36+阅读 · 2017年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员