On Unequally Spaced Time Points in Time Series
时间序列中的不等间隔采样时点AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究平稳离散时间过程的不等间隔采样、协方差和谱估计。
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时间序列中的不等间隔采样时点
- 研究问题
- 对平稳离散时间过程作周期性但不等间隔的固定采样时，每个周期至少需要多少采样点，怎样安排才能估计所有滞后的协方差？
- 方法与思路
- 作者研究给定周期长度下的最少采样点数量与周期内采样布局，并讨论已有文献中此类协方差及谱估计的统计性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确围绕最少采样数量和可估计全部滞后协方差的布局展开讨论；未给出最少点数公式或具体采样构造结果。
- 阅读关注点
- 应核对周期性布局的数学表示、不同滞后如何获得观测配对，以及全部协方差可估计与估计量统计性质之间的区别。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；研究针对固定周期性不等间隔采样，不能直接推广至随机采样或任意不规则观测。
原文摘要
This article discusses the sampling of stationary discrete-time stochastic processes at fixed but unequally spaced time points. The pattern of the sampling times is periodic with a cycle of $p$ time units. One of the major problems is to determine given $p$ the minimum number of sampling points required per cycle in order to estimate the covariances at all lags. The second problem is to find a pattern of distribution for the sampling points within the cycle which will allow the estimation of all covariances. A discussion of the references which describe the statistical properties of the estimates of covariances and spectra in this sampling situation is given.