СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО ПРОЦЕСС

СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО ПРОЦЕСС

- стационарный в широком смысле случайный процесс, к-рый может быть получен с помощью применения нек-рого линейного преобразования к процессу с некоррелированными значениями (т. е. к процессу белого шума). Часто С. с. п. наз. также более частный процесс X(t).с дискретным временем t =0, +1, . . . , представимый в виде

(1)

где - символ Кронекера (так что Y(t) - процесс белого шума со спектральной плотностью s2/2p), q- нек-рое целое положительное число, a b1, . . . , bq - постоянные коэффициенты. Спектральная плотность f(l).такого С. с. п. определяется формулой


а его корреляционная функция имеет вид


Обратно, если корреляционная функция r(k).стационарного процесса X(t).с дискретным временем tобладает тем свойством, что r(k)=0 при |k|>q для какого-то целого положительного q, то X(t) - это С. с. п. порядка q, т. <е. <он допускает представление вида (1), где Y(t) - белый шум (см., напр., [1], § 5.7).

Наряду со С. с. п. конечного порядка q, представимыми в виде (1), существуют также два типа С. с. п. с дискретным временем бесконечного порядка, а именно: односторонние С. с. п., допускающие представление вида

(2)

где Y(t).- белый шум, а ряд в правой части (2) сходится в среднем квадратичном (и, значит, ), и более общие двусторонние С. с. п., представимые в виде

(3)

где Y(t) - белый шум, а . Класс двусторонних С. с. н. совпадает с классом стационарных процессов X(t), имеющих спектральную плотность f(l), а класс односторонних C. с. п.- с классом процессов, имеющих спектральную плотность f(l) такую, что,


(см. [2], |1], |3]).

Односторонним или соответственно двусторонним С. с. и. с непрерывным временем наз. стационарный процесс , представимый в виде

,

или соответственно в виде

,

где , т. е. Y'(t)-обобщенный процесс белого шума. Класс двусторонних С. с. п. с непрерывным временем совпадает с классом стационарных процессов X(t), имеющих спектральную плотность f(l)), а класс односторонних С. с. п. с непрерывным временем- с классом процессов, имеющих такую спектральную плотность f(l), что


(см. [4], [3], [5]).

Лит.:[1] Андерсон Т., Статистический анализ временных рядов, пер. с англ., М., 1976; [2] Колмогоров А. Н., "Бюлл. Моск. гос. ун-та", 1941, т. 2, в. 6, с. 1-40; [3] Дуб Дж., Вероятностные процессы, пер. с англ., М., 1956; [4] Каrhunen К.,"Ann. Acad. Sci. Fennicae. Ser. A. Matli.-Phys.", 1947, As 37, p. 3 - 79; [5] Розанов Ю. А., Стационарные случайные процессы, М., 1963. А. М. Яглом,


Математическая энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия. . 1977—1985.

Игры ⚽ Нужно сделать НИР?

Полезное


Смотреть что такое "СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО ПРОЦЕСС" в других словарях:

  • Модель скользящего среднего — го порядка   модель временного ряда следующего вида где   белый шум,   параметры модели ( можно считать равным 1 без ограничения общности). Также в модель иногда добавляют константу. Тем не менее, поскольку чаще всего модели ск …   Википедия

  • СМЕШАННЫЙ ПРОЦЕСС АВТОРЕГРЕССИИ-СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО, — АРСС процесс стационарный в широком смысле случайный процесс X(t)с дискретным временем значения к poгo удовлетворяют разностному уравнению где символ Кронекера (т. е. Y(t) процесс белого шума со спектральной плотностью ри q нек рые… …   Математическая энциклопедия

  • Модель авторегрессии — скользящего среднего — Модель авторегрессии  скользящего среднего (англ. autoregressive moving average model, ARMA)  одна из математических моделей, использующихся для анализа и прогнозирования стационарных временных рядов в статистике. Модель ARMA обобщает… …   Википедия

  • СЛУЧАЙНЫЙ ПРОЦЕСС СО СТАЦИОНАРНЫМИ ПРИРАЩЕНИЯМИ — случайный процесс X(t)с дискретным или непрерывным временем tтакой, что статистич. характеристики его приращений нек рого фиксированного порядка не меняются во времени (т. е. инвариантны относительно временных сдвигов ). Как и в случае… …   Математическая энциклопедия

  • Модель авторегрессии — Модель авторегрессии  скользящего среднего (англ. autoregressive moving average model, ARMA)  одна из математических моделей, использующихся для анализа и прогнозирования стационарных временных рядов в статистике. Модель ARMA… …   Википедия

  • Индикатор — (Indicator) Индикатор это информационная система, вещество, прибор, устройство, отображающий изменения какого либо параметра Индикаторы графиков валютного рынка форекс, какие они бывают и где их можно скачать? Описание индикаторов MACD,… …   Энциклопедия инвестора

  • Авторегрессионная модель — Авторегрессионная (AR ) модель  модель временных рядов, в которой значения временного ряда в данный момент линейно зависят от предыдущих значений этого же ряда. Авторегрессионный процесс порядка p (AR(p) процесс) определяется следующим… …   Википедия

  • ARIMA — (англ. autoregressive integrated moving average) интегрированная модель авторегрессии скользящего среднего модель и методология анализа временных рядов, иногда называемые моделями (или методологией) Бокса Дженкинса . Модель ARIMA(p,d,q)… …   Википедия

  • Теорема Вольда — В математической статистике теорема Вольда утверждает, что каждый слабо стационарный временной ряд можно представить в виде скользящего среднего бесконечного порядка (MA( )). Такое представление называют представлением скользящим средним для… …   Википедия

  • ГОСТ Р 53636-2009: Целлюлоза, бумага, картон. Термины и определения — Терминология ГОСТ Р 53636 2009: Целлюлоза, бумага, картон. Термины и определения оригинал документа: 3.4.49 абсолютно сухая масса: Масса бумаги, картона или целлюлозы после высушивания при температуре (105 ± 2) °С до постоянной массы в условиях,… …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации


Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:
Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»