多尺度趋势分析
数据分析、统计与概率
2007-05-23 v2
摘要
本文介绍一种基于时间序列最优分段线性逼近的多尺度分析。给出最优性准则，并据此构造计算有效的算法，将时间序列分解为不同尺度上的趋势（局部线性逼近）层次结构。层次顶端为整个观测区间上的全局线性逼近，底端为原始时间序列。层次中每一内部层级对应于被分析序列的分段线性逼近。所引入的多尺度趋势分析（MTA）的可能应用远超出线性插值问题：本文发展并举例说明了时间序列的自仿射、层次化及相关分析方法。
引用
@article{arxiv.physics/0305013,
title = {Multiscale Trend Analysis},
author = {I. Zaliapin and A. Gabrielov and V. Keilis-Borok},
journal= {arXiv preprint arXiv:physics/0305013},
year = {2007}
}
备注
37 pages, 19 figures