A test of whether several time series share common periodicities
检验多条时间序列是否具有共同周期AI 解读 ↓
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检验多条时间序列是否具有共同周期
- 研究问题
- 如何检验多元时间序列的各分量是否包含共同周期，并在谱已知、谱需估计以及序列相关的情形下理解检验分布？
- 方法与思路
- 作者先研究相互独立的正态白噪声序列，再扩展至谱已指定或需估计的正态线性序列，并讨论分量相关的情况。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章给出共同周期检验及相应分布结果，讨论这些结果在相关序列中的使用，并将检验应用于若干数据集。
- 阅读关注点
- 应核对共同周期的检验假设、谱估计对校准的影响，以及独立性和正态性被放宽到何种程度与数据应用的依据。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出统计量、谱估计方法或应用结果，相关序列部分的理论保证范围不明确。
原文摘要
Tests are discussed for detecting the presence of common periodicities in the components of a multiple time series. Distributional results are obtained for the case of white noise, independent, normal series. These are extended, first to the case of normal linear series with specified spectra and then to the case of estimated spectra. These results are then discussed in the context of correlated series. The tests are applied to several sets of data.