时间序列分析-第四章-均值和自协方差函数的估计ppt课件.ppt
天马****23
亲,该文档总共73页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
时间序列分析-第四章-均值和自协方差函数的估计ppt课件.ppt
第四章本章结构§4.1均值的估计均值、自协方差函数的作用均值估计公式相合性均值估计的相合性均值估计的性质独立同分布样本的中心极限定理平稳列的均值估计的中心极限定理推论收敛速度收敛速度(2)AR(2)的均值计算AR(2)的均值计算(2)估计收敛性的模拟....§4.2自协方差函数的估计自协方差函数估计公式自协方差函数估计公式样本自协方差的正定性样本自协方差的正定性的相合性定理2.1的证明定理2.1的证明定理2.1的证明样本自协方差和自相关的中心极限定理自相关检验的例子自相关检验的例子自相关检验的例子谱密度平
均值和自协方差函数的估计.ppt
第四章本章结构§4.1均值的估计均值、自协方差函数的作用均值估计公式相合性均值估计的相合性均值估计的性质独立同分布样本的中心极限定理平稳列的均值估计的中心极限定理推论收敛速度收敛速度(2)AR(2)的均值计算AR(2)的均值计算(2)估计收敛性的模拟整理ppt整理ppt整理ppt整理ppt§4.2自协方差函数的估计自协方差函数估计公式自协方差函数估计公式样本自协方差的正定性样本自协方差的正定性的相合性定理2.1的证明定理2.1的证明定理2.1的证明样本自协方差和自相关的中心极限定理自相关检验的例子自相关检
均值未知的单变量时间序列自协方差函数的无偏估计及其应用.docx
均值未知的单变量时间序列自协方差函数的无偏估计及其应用均值未知的单变量时间序列自协方差函数的无偏估计及其应用摘要:时间序列分析是一种重要的统计方法,用于研究时间上的相关性和趋势。在许多实际应用中,时间序列数据是不平稳的,这增加了分析的难度。自协方差函数是时间序列分析中的一个关键概念,它描述了时间序列各个时点之间的相关性。本文主要研究了均值未知的单变量时间序列自协方差函数的无偏估计及其应用。1.引言时间序列数据是在时间上按照一定顺序收集的数据,具有很强的时序性。时间序列分析是一种发现和解释时序数据模式的方法
均值未知的单变量时间序列自协方差函数的无偏估计及其应用的开题报告.docx
均值未知的单变量时间序列自协方差函数的无偏估计及其应用的开题报告一、研究背景随着科技发展和数据采集技术的提高,时间序列分析在各个领域的应用不断增加。在处理时序数据时,自协方差函数(ACF)是一种常用的工具,它反映了同一序列在不同时间点上的相关性程度。然而,在实际应用中,我们经常会遇到均值未知的时间序列,这种情况下如何得到ACF的无偏估计就成为了一个重要问题。二、研究内容本文将探讨均值未知的单变量时间序列自协方差函数的无偏估计及其应用。具体来说,我们将从以下两个方面入手:1.ACF的无偏估计方法均值未知时,
均值未知的单变量时间序列自协方差函数的无偏估计及其应用的任务书.docx
均值未知的单变量时间序列自协方差函数的无偏估计及其应用的任务书任务书一、任务背景时间序列分析是应用统计学的一种研究方法,它主要研究的是一系列时间相关的数据。在实际的应用中,往往需要对时间序列进行预测、模型构建等分析和应用,而时间序列的自协方差函数往往是这些工作的核心部分。然而,在实际应用中,由于样本数量的限制,往往无法确定均值,从而给时间序列自协方差函数的估计带来了困难。为了解决这个问题,需要对时间序列自协方差函数的无偏估计进行研究。本次任务的目的是研究如何对均值未知的单变量时间序列自协方差函数进行无偏估