自回归过程的去趋势波动分析
生物物理
2007-07-11 v1 数据分析、统计与概率
摘要
自回归过程 (AR) 具有典型的短程记忆特性。去趋势波动分析 (DFA) 基本设计用于揭示非平稳过程中的长程相关性。然而，DFA 也可被视为研究非平稳和平稳系统中长程及短程相关性的合适方法。将 DFA 应用于 AR 过程有助于理解此类过程的非均匀相关结构。我们利用 DFA 系统地研究了一阶自回归模型 AR(1)，并建立了 AR(1) 相互作用常数与 DFA 相关指数之间的关系。相互作用常数越高，短程相关指数越高。它们呈指数关系。研究进一步扩展到 AR(2) 过程。除了邻近相互作用外，存在远距离正相互作用会增加相关指数和相关范围，而远距离负相互作用的影响则显著降低相互作用范围。该分析展示了在未知的 DFA 图中识别 AR(1) 模型或区分 AR(1) 与 AR(2) 模型的可能性。分析是在包含 1000 个项的中等长度序列上进行的。
关键词
引用
@article{arxiv.0707.1437,
title = {Detrended Fluctuation Analysis of Autoregressive Processes},
author = {V. V. Morariu and L. Buimaga-Iarinca and C. Vamos and S. Soltuz},
journal= {arXiv preprint arXiv:0707.1437},
year = {2007}
}
评论
7 pages, 6 figures, submitted to Fluctuation and Noise Letters