高阶统计量分析是近几年国内外信号处理领域内的一个前沿课题。高阶 统计量广泛应用于所有需要考虑非高斯性、非最小相位性、有色噪声、非线性 或循环平稳性的各类问题中。本书是国内外第一本全面论述时间序列分析和 信号处理中的高阶统计量理论、方法及应用的专著。全书共分十三章,内容包 ...
高阶统计量在地球物理弱信号识别中的应用 "非"问题的工具.接着,论文就弱信号识别过程中所要涉及到的三个方面:信号检测,定位和提取探讨了基于高阶统计量的方法,并指出通过研究时间序列的高阶统计量特征,... 杨宇山 - 中国地质大学 被引量: 0发表: 2003年 ...
5 第四节 时间序列的 AR MA 和 ARIMA 建模 如果一个时间序列是平稳的 我们有多种方法建立它的模型。 一、几种平稳时间序列的模型形式 1 自回归过程 令。 其中 是11()()tttYYu tY 的均值 而tu 是有零均值和恒定方差2 的 不相关随机误差项 即是一个白噪音过程。我们说tY 遵循一个一阶自回归或 AR 1...
提出了一个改进的统计量: 原假设: Remark:实际上检验残差是否为白噪声,在Eviews中对应 Q检验 1 2 2 1 ˆ 2 p d p j LBP p T T T j j 1 2 0 p ARMA模型的建模步骤 平稳化,采用差分的方法得到平稳的序列 定阶,确定p,q的大小 估计,估计未知参数 检验,检验残差是否是白噪声过程 预测,最后利...
在分析中的第一步通常 是形成一个统计量,分析数据的统计特征,根据统计特征,利用数据构造 模型,这个模型与随机过程的生成机制有类似的性质。 因而,时间序列经济学家的主要任务是利用经济数据,建立相对简单 的模型,也可以建立一系列分析方法,将序列分解为趋势性部分、周期性 部分和不规则性部分,对经济现象进行解释、...
(1)式称为一阶自回归过程(AR(1)),可以证明该过程在||<1时是平稳的,其他情况下,则为非平稳过程。不难验证:||>1时,该随机过程生成的时间序列是发散的,表现为持续上升(>1)或持续下降(<-1),因此是非平稳的。三、单位根检验1、单位根单位根检验(unitroottest)是统计检验中普遍应用的一种检验方法。当前第...
时间序列分析-高阶统计量方法 正版书籍,满额减,电子发票 作者:张贤达出版社:清华大学出版社出版时间:1996年04月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥114.00 定价 ¥229.00 配送至 陕西西安市 至 北京市东城区 服务 由“木炎图书专营店”发货,并提供售后服务。
估计的方法较多,一般可通过对原模型的残差序列与其自身滞后一期序列的常数项为0的线性回归分析,将得到的回归系数作为系数的估计值。另外,还可以按下式进行估算,即第二十四页,共五十二页,编辑于2023年,星期一其中,DW是Durbin-Watson统计量,是对小样本随机误差项的一阶自相关性进行检验的统计量,这在回归分析中已经讲...
时间序列分析-高阶统计量方法 正版书籍,满额减,电子发票 作者:张贤达出版社:清华大学出版社出版时间:1996年04月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知 ¥86.80 定价 ¥174.60 配送至 辽宁沈阳市 至北京市东城区 服务 由“墨韵图书专营店”发货,并提供售后服务。