关于时间序列数据中长程相关性评估的综合方法
统计力学
2009-11-07 v1 数据分析、统计与概率
摘要
为了判断给定的时间序列是否可以由具有长程相关性的随机过程来建模，通常会应用两种类型的方法：谱方法和随机游走分析。本文的第一个目标是表明仅使用其中一种方法可能容易产生错误结果。因此我们提出一种需要在一致的方式下同时使用两种方法的综合方法。我们提供了这种方法的理论依据，并通过实例说明主要思想。第二个目标涉及在实际时间序列数据中观察到长程反相关 (Hurst 指数 H < 1/2) 的现象。我们强调了此类过程的特殊性，这种过程出现的条件极为严苛。在实例中我们讨论可能导致对长程反相关性错误声称的因素，并演示在这种情况下综合方法的重要性。
引用
@article{arxiv.cond-mat/0105269,
title = {An integrated approach to the assessment of long range correlation in time series data},
author = {Govindan Rangarajan and Mingzhou Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0105269},
year = {2009}
}
备注
15 pages, 33 figures