Cтраница 2
Эти доверительные границы полезны при интерпретации коррелограмм. [16]
Коэффициенты автокорреляции на участках положительных всплесков коррелограмм данных режима подземных вод иногда достигают довольно высоких значений, как правило, превышающих аналогичные характеристики, наблюдаемые при анализе цикличности речного стока и различных метеорологических факторов. [17]
Предварительный анализ эмпирических данных с помощью ковариаций и коррелограмм представляет собой обычную хорошо известную процедуру. [18]
Тенденцией к цикличности, видимо, следует считать и наличие резких всплесков на коррелограммах, превышающих доверительные интервалы, но при сдвигах свыше половины длины ряда наблюдений. [19]
Чтобы удостовериться в адекватности модели, необходимо непосредственно сравнить характеристики ее выходного сигнала, такие как коррелограммы, спектральные плотности и характеристики экстремальных значений, с соответствующими характеристиками эмпирических данных. [20]
Для качала М. Г. Кендалл задается вопросом: на чем основано наше убеждение, что мы можем судить по коррелограмму, имеем ли мы дело с авторегрессией. [21]
Графическое введение в стохастические процессы, данное Волдом ( 1965), в высшей степени информативно для оценивания спектра и коррелограммы. [22]
Если вычислить теоретическое стандартное отклонение оценок коэффициента корреляции АК ( 25) - модели, то окажется, что наблюденная коррелограмма лежит в полосе, границы которой отстоят на 4 стандартных отклонения от теоретической коррело-граммы модели. [23]
Однако способность модели передавать одно частное свойство процесса вовсе не означает, что модель может представлять другие характеристики данных, такие как коррелограмма и спектральная плотность. Далее, способность модели с дробным шумом сохранять информацию о коэффициенте Херста h не означает ее превосходства над наилучшими AR - и ARMA-моделями с точки зрения прямой проверки, например проверки гипотез. [24]
Хотя голографический принцип вполне естествен для нейронной сети, не исключена возможность, что в действительности в мозгу реализуется другая модель, такая, как, например, коррелограмма Уиллшоу, Бунемана и Лонге-Хиггинса. Однако следует прежде всего показать приемлемость такой модели. Их модель в той оптической форме, которую они предла гают, видимо, обладает малым объемом памяти из-за дифракции, имеющей место в любом волновом ноле ( а это важно. С другой стороны, в предложенной ими сетевой модели они получают такой же объем памяти, что и в топографической, но, по-видимому, в ущерб пластичности системы, необходимой для распознавания смещающихся, различных по величине или слегка искаженных образов. Любая модель должна объяснить еще один аспект обработки информации в мозгу - распознавание речи, способность говорить, или бежать, или управлять автомобилем. [25]
Модель Томаса - Файеринга может давать сведения о средних значениях и стандартных отклонениях среднемесячного расхода воды в определенных месяцах года, передавать также такие характеристики, как распределения вероятностей, коррелограммы и спектральные плотности процессов среднемесячного расхода воды. Качество прогноза на основе этой модели оказывается значительно хуже, чем у модели ( Юс. Исследованная здесь модель может передавать все упомянутые характеристики процесса расхода воды в реке, включая временные характеристики разброса в измененном масштабе. [26]
Коррелограммы изображены на рис. ЮЬ. Изменчивость в кор-релограммах снова приводит к значительным трудностям при построении подходящей модели для процесса среднесуточного расхода воды. [27]
Обычно так называют график коэффициента корреляции ( correlation coefficient) между текущим значением переменной и ее лаговыми значениями в зависимости от величины лага. Коррелограмма позволяет получить полезные данные, например, о серийной корреляции ( serial correlation) остатков ( residuals) при регрессионном ( regression) анализе. [28]
Напомним, что график выборочной автокорреляционной функции называется коррелограммой. Коррелограмма является быстро убывающей функцией. Если формально построенная коррелограмма не удовлетворяет этому свойству, это, скорее всего, означает, что ряд на самом деле нестационарный. [29]
Связь между толщинами слоев определяется тремя видами АКФ. Для всех коррелограмм наблюдается отчетливо выраженное чередование величин коэффициентов корреляции. [30]