设{x_t}是ARMA序列,其谱密度函数为g(w),自相关函数为r_k,且记A=sum from i=-∞ to +∞(r_i^2+r_(i-k)r_(i+k));又x_1,x_2,…,x_N是来自{x_t}的一段样本,样本均值和自相关函数分别是(?)和(?)_k,记N^(1/2)(2πg(0))^(-1)x和(N-R)^(1/2)A^...设{x_t}是ARMA序列,其谱密度函数为g(w),自相关函数为r_k,且记A=sum from i=-∞ to +∞(r_i^2+r_(i-k)r_(i+k));又x_1,x_2,…,x_N是来自{x_t}的一段样本,样本均值和自相关函数分别是(?)和(?)_k,记N^(1/2)(2πg(0))^(-1)x和(N-R)^(1/2)A^(-1/2)((?)_k-r_k)的分布函数分别为F_N(x)和G_N(x),在一定条件下我们证明了(?)|F_N(x)-Φ(x)|≤C_1N^(-1/2),(?)|G_N(x)-Φ(x)|≤C_2(lnN)~2N^(-1/5)。其中C_1,C_2,均为常数,Φ(x)为标准正态分布,这对评估统计推断的精确度具有一定的作用。展开更多
文摘设{x_t}是ARMA序列,其谱密度函数为g(w),自相关函数为r_k,且记A=sum from i=-∞ to +∞(r_i^2+r_(i-k)r_(i+k));又x_1,x_2,…,x_N是来自{x_t}的一段样本,样本均值和自相关函数分别是(?)和(?)_k,记N^(1/2)(2πg(0))^(-1)x和(N-R)^(1/2)A^(-1/2)((?)_k-r_k)的分布函数分别为F_N(x)和G_N(x),在一定条件下我们证明了(?)|F_N(x)-Φ(x)|≤C_1N^(-1/2),(?)|G_N(x)-Φ(x)|≤C_2(lnN)~2N^(-1/5)。其中C_1,C_2,均为常数,Φ(x)为标准正态分布,这对评估统计推断的精确度具有一定的作用。
