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逆自相关函数及其在ARMA模型识别中的作用 被引量:1

Improve the Effectiveness of Identifying ARMA Models with the Application of the Inverse Autocorrelations
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摘要 目的 介绍逆自相关函数的意义 ,说明其在ARMA模型识别中的作用。方法 分析逆自相关函数以了解时序的结构特征 ,获得简约的拟合模型形式。结果 实例分析表明 ,逆自相关函数在疏系数模型的识别中 ,明确地补充刻划了模型结构 ,有可靠的应用价值。结论 在时间序列的ARMA模型识别中 ,考虑自相关函数与偏自相关函数的同时 ,充分利用逆自相关函数提供的信息 ,有助于选得较优模型。 Objective The concept of the inverse autocorrelations was given,and its applications in indentifying ARMA models were displayed.Methods As to get a parsimonious ARMA model for a time series,some characteristics of the inverse autocorrelations were discussed in detail.Results As is shown in the given example,the inverse autocorrelations are of great value in identifying a desirable ARMA model,especially those with sparse parameters.Conclusion It's necessary to consider the inverse autocorrelations besides the autocorrelations and the partial auto correlations when identifying ARMA models.
作者 张晋 何大卫
出处 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 1999年第6期322-324,共3页 Chinese Journal of Health Statistics
基金 1998年度全国统计科学研究计划项目! (编号 :980 2 8)
关键词 时间序列分析 逆自相关函数 ARMA模型 卫生统计 Time series analysis Inverse autocorrelations ARMA models
  • 相关文献

参考文献2

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同被引文献7

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引证文献1

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