The Analysis of Multiple Stationary Time Series
多元平稳时间序列分析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：摘要明确研究多元平稳过程、最小二乘估计和渐近协方差，直接属于时间序列方法，但未提供冲击识别依据。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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多元平稳时间序列分析
- 研究问题
- 如何对纯非确定性多元平稳过程建立最小二乘估计，并在高斯过程设定下分析参数估计协方差和拟合检验？
- 方法与思路
- 作者推导多元平稳过程的最小二乘估计方程，计算高斯过程下的渐近协方差，构造拟合检验，并用太阳黑子模型示例。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出最小二乘估计方程、参数估计的渐近协方差及拟合检验，并以太阳黑子模型检验说明方法应用。
- 阅读关注点
- 应核对过程表示、纯非确定性和平稳性的具体要求，以及高斯条件适用于哪些结论、拟合检验如何实施。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未说明完整模型阶数、正则条件或示例结果；不能据此推断冲击识别、预测性能或版本变化。
原文摘要
Summary After some preparatory work, the least square estimation equations are derived for a purely nondeterministic stationary multiple process (Th. 6). The asymptotic covariances of the parameter estimates are calculated for a normal process (Th. 9) and a test of fit derived (Th. 10). The testing of a sunspot model provides an illustration of the methods developed.