Welt Moving Average Representation

Moving-Average Darstellung autoregressiver Approximationen Wir untersuchen die Eigenschaften einer unendlichen MA-Repräsentation einer autoregressiven Approximation für einen stationären, realwertigen Prozess. Dabei geben wir eine Erweiterung des Wieners-Theorems im deterministischen Approximationsaufbau. Wenn wir mit Daten umgehen, können wir dieses neue Schlüsselelement verwenden, um einen Einblick in die Struktur unendlicher MA-Darstellungen von eingebauten autoregressiven Modellen zu erhalten, wobei die Ordnung mit der Stichprobengröße zunimmt. Insbesondere geben wir eine einheitliche Schranke für die Schätzung der gleitenden durchschnittlichen Koeffizienten über autoregressive Approximation einheitlich über alle Integers. I folgen, die Es scheint einige perverse menschliche Eigenschaft, die leichte Dinge schwierig machen will. (Buffett) Ich kann Ihnen eine bestimmte vielleicht. (Samuel Goldwyn) Wenn die Zahlen alles waren, was wir hatten, wäre der gemeinsame Glaube, dass die Ehe der Hauptgrund für die Scheidung ist. (Zvika Harel) In Gott vertrauen wir, alle anderen müssen Daten mitbringen. (Edwards Deming) Die ultimative Inspiration ist die Frist. (Nolan Bushnell) Langeweile ist wütend verbreitet dünn. (Paul Tillich) Die Wirklichkeit ist, dass, wenn Sie aufhören, daran zu glauben, nicht weggehen. (Philip K. Dick) Außerhalb der Show ist ein schlechter Ersatz für innere Wert. (Aesop) Anerkennung ist der größte Motivator. (Gerard C. Eakedale) TV ist Kaugummi für die Augen. (Frank Lloyd Wright) Drogen sind Realitäten rechtliche Schlupflöcher. (Jeremy Preston Johnson) Beispiel ist nicht die Hauptsache bei der Beeinflussung anderer. Es ist das Einzige. (Albert Schweitzer) Gute Leute sind gut, weil sie durch Versagen zur Weisheit kommen. (William Saroyan) Wenn die Menschen nur deshalb gut sind, weil sie die Strafe fürchten und die Hoffnung auf Belohnung, dann sind wir ein trauriges Los. (Albert Einstein) Ich habe vor langer Zeit gelernt, nie mit einem Schwein zu ringen. Sie erhalten schmutzig, und außerdem mag das Schwein es. (George Bernard Shaw) Es ist immer tapfer zu sagen, was jeder denkt. (Georges Duhamel) Es war meine Erfahrung, dass Leute, die keine Laster haben, sehr wenige Tugenden haben. (Abraham Lincoln) Zu viel von einer guten Sache ist gerade das. (Brian J. Dent) Die Zukunft ist da. Seine nur nicht weit verteilt noch. (William Gibson) Um Vergnügen angenehm, verkürzen sie. (Charles Buxton) Die Wirklichkeit ist, dass, wenn Sie aufhören, daran zu glauben, nicht weggehen. (Philip K. Dick) Wer aufhört zu lernen ist alt, ob auf zwanzig oder achtzig. Es muss mehr sein, als alles zu haben (Maurice Sendak) Stille ist eines der härtesten Argumente, um zu widerlegen. (Josh Billings) Gleitende durchschnittliche Darstellung der VARMoving-durchschnittlichen Darstellung autoregressiver Approximationen Peter Bhlmann 1 Institut für Statistik, Universität von Kalifornien, Evans Hall, Berkeley, CA 94720, USA Online verfügbar am 5. April 2000. Wir untersuchen die Eigenschaften eines MA () - darstellung einer autoregressiven Näherung für einen stationären, realwertigen Prozess. Dabei geben wir eine Erweiterung des Wieners-Theorems im deterministischen Approximationsaufbau. Wenn wir mit Daten umgehen, können wir dieses neue Schlüsselelement verwenden, um einen Einblick in die Struktur von MA () - Darstellungen von eingebauten autoregressiven Modellen zu erhalten, wobei die Ordnung mit der Stichprobengröße zunimmt. Insbesondere geben wir eine einheitliche Schranke für die Schätzung der gleitenden Mittelwertkoeffizienten über autoregressive Approximation, die über alle ganzen Zahlen gleich ist. AR () Causal Komplexe Analyse Impulsantwortfunktion Invertierbar Linearer Prozess MA () Mischen Zeitreihe Übertragungsfunktion Stationärer Prozess Referenzen An et al. 1982 H.-Z. Ein. Z.-G Chen. E. J. Hannan Autokorrelation, Autoregression und autoregressive Annäherung Ann. Statist. Band 10. 1982. pp. 926936 Corr: H.-Z. Ein. Z.-G Chen. E. J. Hannan Autokorrelation, Autoregression und autoregressive Annäherung Ann. Statist. Band 11, 1982. p. 1018 Berk, 1974 K. N. Berk Konstante autoregressive Spektralschätzungen Ann. Statist. Band 2. 1974. pp. 489502 Bhansali, 1989 R. J. Bhansali Schätzung der gleitenden durchschnittlichen Darstellung eines stationären Prozesses durch autoregressive Modellierung J. Zeitreihe Anal. Band 10, 1989. pp. 215232 Bhansali, 1992 R. J. Bhansali Autoregressive Schätzung der Vorhersage mittleren quadratischen Fehler und ein R 2 Maßnahme: eine Anwendung Neue Richtungen in der Zeitreihenanalyse. D. Brillinger. P. Caines. J. Geweke. E. Parzen. M. Rosenblatt. FRAU. 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