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We propose a method for estimating coefficients of AR (autoregressive) model which named MLPAR (Maximum Likelihood of Pearson system for Auto-Regressive model). In the present method for estimating coefficients of AR model, there is an assumption that residual or error term of the model follows the normal distribution. In common cases, we can observe that the error of AR model does not follow the normal distribution. So the normal assumption will cause decreasing prediction accuracy of AR model. In the paper, we propose the MLPAR which does not assume the normal distribution of error term. The MLPAR estimates coefficients of auto-regressive model and distribution moments of residual by using pearson distribution system and maximum likelihood estimation. Comparing proposed method to auto-regressive model, results are shown to verify improved performance of the MLPAR in terms of prediction accuracy.
목차
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 결과 분석
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (19)
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1. [학술지(정기간행물)] - Akaike, H / 1969 / Power spectrum estimation through autoregressive model fitting / Annals of the institute of statistical mathematics 21 : 407 ~ 419
2. [학술지(정기간행물)] - Akaike, H / 1974 / A New Look at the Statistical Model Identification / IEEE Transactions on automatic control 19 (6) : 716 ~ 723
3. [학술지(정기간행물)] - Aldrich, J / 1997 / R. A. Fisher and the making of Maximum Likelihood 1912~1922 / Statistical Science 12 (3) : 162 ~ 176
4. [단행본] - Bowerman, B. L / 2005 / Forecasting Time Series and Regression / Thomson Brooks/Cole
5. [단행본] - Box, G. E. P / 1994 / Time Series Analysis : Forecasting and Control / Prentice-Hall
2. [학술지(정기간행물)] - Akaike, H / 1974 / A New Look at the Statistical Model Identification / IEEE Transactions on automatic control 19 (6) : 716 ~ 723
3. [학술지(정기간행물)] - Aldrich, J / 1997 / R. A. Fisher and the making of Maximum Likelihood 1912~1922 / Statistical Science 12 (3) : 162 ~ 176
4. [단행본] - Bowerman, B. L / 2005 / Forecasting Time Series and Regression / Thomson Brooks/Cole
5. [단행본] - Box, G. E. P / 1994 / Time Series Analysis : Forecasting and Control / Prentice-Hall
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