Авторегрессионная схема первого порядка

авторегрессионная схема первого порядка
Для выполнения интерполяции между отсчетами сигнала вставляется требуемое количество нулей (функция upsample), затем полученный сигнал пропускается через фильтр нижних частот. Направление преобразования определяется числом входных и выходных параметров. Следует отметить, что для результирующего (эквивалентного двум проходам фильтрации) фильтра не выполняется условие причинности. Данная операция осуществляется функцией conv; так же как и реализация алгоритма дискретной фильтрации, она относится не к пакету Signal Processing, а к базовой библиотеке MATLAB. В действительности реализация функции conv сводится к вызову функции filter с соответствующими входными параметрами.


Индекс цен Лапейрэ, определенный формулой (12), использует уровни потребления в базовом году. Простейшим является прямоугольное окно, реализуемое функцией rectwin (в версиях пакета до 5.0 включительно данная функция имела имя boxcar). Прямоугольное окно соответствует отсутствию взвешивания, данная функция включена в состав пакета лишь для формальной полноты набора весовых функций. Другим примером временного ряда являются ежемесячные значения индекса потребительских цен, ежеквартальные величины валового внутреннего продукта и ежегодные доходы от продаж какой-нибудь компании. Если данные являются ежегодными, наблюдение Yi, соответствующее i-му году, выражается уравнением: (1) Yi = Ti*Ci*Ii где Ti — значение тренда, Ci — значение циклического компонента в i-ом году, Ii — значение случайного компонента в i-ом году. Предположим, что на основе собранных наблюдений была построена линейная парная модель регрессии: yt= Рассмотрим применение авторегрессионной схемы первого порядка на примере данной модели. Можно показать, что этот метод оценки эквивалентен обычному методу наименьших квадратов (МНК). Если случайные ошибки модели имеют нормальное распределение, то данный метод также эквивалентен условному методу максимального правдоподобия.

Интервальным, например, является временной ряд показателя выпуска продукции предприятием за неделю, месяц или год; объем воды, сброшенной гидроэлектростанцией за час, день, месяц; объем электроэнергии, произведенной за час, день, месяц и другие. Чаще всего выбирается участок или несколько участков временного ряда, достаточных по длине для проверочного прогнозирования и последующей оценки точности прогноза. Поскольку, как описывалось выше, фильтр Савицкого-Голея обрабатывает отдельные блоки сигнала, такой фильтр не является стационарной системой. Для того чтобы исключить циклические колебания, длина периода должна быть целым числом, кратным средней длине цикла. Помимо собственно спектральной оценки, функция pmtm может возвращать ее доверительный интервал. Она также может возвращать доверительный интервал для полученной оценки.

Похожие записи: