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引入贝叶斯因子来判定AR模型的阶数，给出AR模型阶数蠡的一个强相合估计，最后用随机模拟对其与AIC（k），BIC（k）两种定阶准则进行比较得出，该估计量的判别效果优于AIC（k）准则．
AR模型阶数的强相合估计
【摘 要】
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引入贝叶斯因子来判定AR模型的阶数，给出AR模型阶数蠡的一个强相合估计，最后用随机模拟对其与AIC（k），BIC（k）两种定阶准则进行比较得出，该估计量的判别效果优于AIC（k）准则．
【机 构】
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西安建筑科技大学理学院,南阳理工学院应用数学系,华中科技大学数学系
【出 处】
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昆明理工大学学报：理工版
【发表日期】
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2009年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助（项目编号：10301011）.
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