Последовательная разность

Cтраница 2

Оценка 6Х может быть просто получена из графика переходной функции h3A ( t) ( рис. 6.10, а) путем суммирования модулей последовательных разностей экстремумов. В некоторых случаях она может быть выражена в замкнутой форме через параметры системы. [16]

Оценка 8Х может быть просто получена из графика переходной функции Л3д ( 0 ( см. рис. 6.12, а) путем суммирования модулей последовательных разностей экстремумов. В некоторых случаях она может быть выражена в замкнутой форме через параметры системы. [17]

Существует ряд способов исключения или уменьшения автокорреляции ( авторегрессии) в рядах динамики: а) метод включения времени в качестве дополнительного фактора; б) метод последовательных разностей; в) метод авторегрессионьгх преобразований. [18]

Для проверки стохастической независимости результатов наблюдения используются [8, 20] различные критерии: критерий серий, основанный на медиане выборки; критерий восходящих и нисходящих серий; критерий отношений квадратов последовательных разностей и др. Наиболее часто используемым из них является последний критерий. [19]

Для проверки стохастичности последовательностей равномерно распределенных случайных чисел могут использоваться различные признаки и в частности: частотный критерий, метод внутренней корреляции, критерий вверх и вниз, проверка расположения серий выше или ниже медианы и метод средних квадратов последовательных разностей. Если отношение m / N 0 5774, то принимается, что случайные величины распределены приблизительно равномерно. Другой приближенный способ проверки равномерности N случайных чисел Ut состоит в вычислении математического ожидания и дисперсии. [20]

Поскольку разность между соседними временными выборками для речи мала, используемый метод кодирования базируется на передаче от выборки к выборке разностей, а не действительных выборочных значений. В действительности, последовательные разности представляют собой частный случай класса преобразователей с памятью, называемых Af-отводными линейными кодерами с предсказанием. Эти кодеры, иногда именуемые кодерами с предсказаниями и поправками, предсказывают следующее входное выборочное значение на основании предыдущих входных выборочных значений. Эта структура показана на рис. 13.20. В этом типе преобразователя передатчик и приемник имеют одинаковую модель предсказания, которая получена из корреляционных характеристик сигнала. Кодер дает ошибку предсказания ( или остаток) как разность между следующим измеренным и предсказанным выборочными значениями. [21]

Эти последовательные разности обычно располагают в форме таблицы. Употребляются две формы таблиц последовательных разностей. [22]

Последовательные разности располагаются в виде таблицы. Употребляются две формы таблиц последовательных разностей - диагональная и горизонтальная. [23]

Для доказательства покажем, что последовательные разности p ( fc) 6 - в стремятся к нулю при & - - оо. [24]

Второй прием, которым часто пользуются, называется отбрасыванием. Здесь используется тот факт, что коэффициенты последовательных разностей в различных интерполяционных формулах, как, например, Эверетта, бывают пропорциональными друг другу, и поэтому, если высокие разности, взятые с соответствующими коэффициентами, при печатании таблиц объединить с низкими, то большая часть эффекта применения разностей высокого порядка в интерполировании автоматически достигается использованием формулы низкого порядка. [25]

Очевидно, что вторые разности Д2, не содержат тенденции, поэтому при наличии в исходных уровнях тренда в форме параболы второго порядка их можно использовать для дальнейшего анализа. Если тенденции временного ряда соответствует экспоненциальный или степенной тренд, метод последовательных разностей следует применять не к исходным уровням ряда, а к их логарифмам. [26]

Преимущество данной модели по сравнению с методами отклонений от трендов и последовательных разностей в том, что она позволяет учесть всю информацию, содержащуюся в исходных данных, поскольку значения у, и х, есть уровни исходных временных рядов. Кроме того, модель строится по всей совокупности данных за рассматриваемый период в отличие от метода последовательных разностей, который приводит к потере числа наблюдений. Параметры а и b модели с включением фактора времени определяются обычным МНК. [27]

V-статистика, процесс ARMA ( 1 1. [28]

И модели AR, и модели ARMA могут быть включены в более общий класс процессов. Авторегрессионные интегрированные модели скользящего среднего ( ARIMA) специально используются для временных рядов, которые являются нестационарным - эти процессы обладают основной тенденцией в их среднем значении и дисперсии. Однако при использовании последовательных разностей данных результат является стационарным. [29]

Изменчивость любой кривой колебательного характера определяется средними значениями амплитуды А и периода Т колебаний, а также связанностью значений признака в смежных точках кривой. Используемые на практике показатели изменчивости отражают эти элементы размещения признака. Показатели, оценивающие только амплитуду, колебаний ( стандарт, размах, средние последовательные разности разных порядков), называются статистическими. Показатели, учитывающие кроме амплитуды и период колебаний, оцениваемый интервалом / сети наблюдений, называются геом етрическими. [30]

Страницы: 1 2 3