Автокореляція: відмінності між версіями

80 байтів додано ,  5 місяців тому
Bluelink 1 book for Перевірність (20220301sim)) #IABot (v2.0.8.6) (GreenC bot
(Bluelink 1 book for Перевірність (20220301)) #IABot (v2.0.8.6) (GreenC bot)
(Bluelink 1 book for Перевірність (20220301sim)) #IABot (v2.0.8.6) (GreenC bot)
* Інші можливості випливають із розгляду двох частин даних <math>\{X_1,\,X_2,\,\ldots,\,X_{n-k}\}</math> та <math>\{X_{k+1},\,X_{k+2},\,\ldots,\,X_n\}</math> окремо, та обчислення окремих вибіркових середніх та/або вибіркових дисперсій для використання при визначенні оцінки.{{джерело|дата=листопад 2021}}<!--Мені справді не вдається знайти цитату для цього крайнього типу оцінювача, хоч я й можу перевірити чисельно, що він розв'язує проблему від'ємності, підняту в doi:10.1080/00031305.1993.10475997-->
 
Перевага оцінок останнього типу полягає в тому, що набір оцінених автокореляцій, як функція від <math>k</math>, потім формує функцію, яка є дійсною автокореляцією в тому сенсі, що можливо визначити теоретичний процес, що має саме таку автокореляцію. Інші оцінки можуть страждати від проблеми, що, якщо їх використовують для обчислення дисперсії лінійної комбінації <math>X</math>-ів, то обчислювана дисперсія може виявлятися від'ємною.<ref>{{Cite journal|last=Percival|first=Donald B.|date=1993|title=Three Curious Properties of the Sample Variance and Autocovariance for Stationary Processes with Unknown Mean|url=https://archive.org/details/sim_american-statistician_1993-11_47_4/page/274|journal=The American Statistician|language=en|volume=47|issue=4|pages=274–276|doi=10.1080/00031305.1993.10475997}} {{ref-en}}</ref>
 
== Регресійний аналіз ==
1 044 002

редагування