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Parameterization of Continuous Time Autoregressive Models for Irregularly Sampled Time Series Data

J. Belcher · J. S. Hampton · G. Tunnicliffe Wilson刊期 1994-01-01 · 卷 56（1）Journal of the Royal Statistical Society Series B: Statistical Methodology已编入正刊

不规则采样时间序列的连续时间自回归模型参数化AI 解读

SUMMARY An increasingly valuable tool for modelling irregularly sampled time series data is the continuous time autoregressive model. The natural parameters in this model are the coefficients of the linear stochastic differential equation describing the process which gives rise to the data. A transformation of these parameters is introduced, based on the Cayley–Hamilton transformation. The new parameter space is identical with that of discrete time autoregressive models. The…

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