1.6: Резюме

Last updated
Save as PDF

Page ID: 97248

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

У цьому розділі було введено класичне розкладання (1.1.1) часового ряду на дрейфову складову, сезонну складову та послідовність залишків. Наведено методи оцінки дрейфу та сезонності. Крім того, клас стаціонарних процесів був ідентифікований як досить широкий клас випадкових величин. Було введено кілька способів перевірки того, чи можна вважати отримані залишки незалежними, однаково розподіленими. У розділі 3 глибоко обговорюється клас процесів авторегресивного ковзного середнього (ARMA), параметричний клас випадкових величин, які знаходяться в центрі аналізу лінійних часових рядів, оскільки вони здатні захоплювати широкий спектр структур залежності та дозволяють проводити ретельну математичну обробку. Раніше властивості зразка середнього, зразка ACVF і ACF розглянуті в наступному розділі.