Asymptotic properties of nonlinear estimates in stochastic models with finite design space

Abstract : Under the condition that the design space is finite, new sufficient conditions for the strong consistency and asymptotic normality of the least-squares estimator in nonlinear stochastic regression models are derived. Similar conditions are obtained for the maximum-likelihood estimator in Bernoulli type experiments. Consequences on the sequential design of experiments are pointed out.
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Statistics and Probability Letters, Elsevier, 2009, 79, pp.2307-2313. <10.1016/j.spl.2009.07.025>
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Contributeur : Luc Pronzato <>
Soumis le : vendredi 11 septembre 2009 - 16:07:39
Dernière modification le : vendredi 2 octobre 2009 - 14:16:59
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Luc Pronzato. Asymptotic properties of nonlinear estimates in stochastic models with finite design space. Statistics and Probability Letters, Elsevier, 2009, 79, pp.2307-2313. <10.1016/j.spl.2009.07.025>. <hal-00416008>

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