The recursive fitting of autoregressions
自回归模型的递归拟合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：摘要直接研究自回归递归拟合及平稳时间序列的移动平均型表示，属于时间序列。
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自回归模型的递归拟合
- 研究问题
- 如何改进逐步增加阶数的自回归递归拟合算法，并解释迭代中的量与一种移动平均型表示之间的关系？
- 方法与思路
- 作者细化并扩展递归拟合算法，将迭代量刻画为某种移动平均型表示的参数，并用经验例子展示算法使用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立迭代量的表示解释，该表示的刻画与通常平稳时间序列的移动平均表示相反，并提供经验示例。
- 阅读关注点
- 核对递推关系、初始设定和阶数增加方式，尤其查清相反刻画的准确含义，以及经验例子支持了哪些算法性质。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未给出递推公式、表示条件及性能数值，不能推断稳定性或计算效率优势。
原文摘要
An algorithm for the recursive fitting of autoregressions of successively higher order is refined and extended. The quantities ocourring in the iterations of the algorithm are characterized as parameters of a moving average type representation which has a characterization precisely converse to that of the ordinary moving average representation usually associated with a stationary time series. An empirical example illustrates the use of the algorithm.