The Gaussian MLE versus the Optimally weighted LSE

Abdalmoaty, Mohamed ; Hjalmarsson, Håkan ; et al.

In: IEEE signal processing magazine (Print), Jg. 37 (2020), Heft 6, S. 195-199

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In this note, we derive and compare the asymptotic covariance matrices of two parametric estimators: the Gaussian Maximum Likelihood Estimator (MLE), and the optimally weighted Least-Squares Estimator (LSE). We assume a general model parameterization where the model's mean and variance are jointly parameterized, and consider Gaussian and non-Gaussian data distributions.

Titel:	The Gaussian MLE versus the Optimally weighted LSE
Autor/in / Beteiligte Person:	Abdalmoaty, Mohamed ; Hjalmarsson, Håkan ; Wahlberg, Bo
Link:	View record in SwePub (Volltext) Volltext http://urn.kb.se/resolve?urn=urn%3Anbn%3Ase%3Akth%3Adiva-273764
Zeitschrift:	IEEE signal processing magazine (Print), Jg. 37 (2020), Heft 6, S. 195-199
Veröffentlichung:	2020
Medientyp:	unknown
ISSN:	2016-0607 (print) ; 1053-5888 (print)
DOI:	10.1109/MSP.2020.3019236
Schlagwort:	Gaussian MLE optimally weighted LSE least squares optimal weighting semi-parametric models parameter estimation system identification Electrical Engineering Elektro- och systemteknik
Sonstiges:	Nachgewiesen in: SwePub Sprachen: English File Description: print

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