On Periodic and Multiple Autoregressions
周期自回归与多元自回归的分析AI 解读 ↓
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周期自回归与多元自回归的分析
- 研究问题
- 论文研究如何分析周期自回归及周期相关过程的二阶性质，并处理多元自回归所需参数和计算存储较多的问题。
- 方法与思路
- 作者利用周期自回归与多元自回归之间的联系，提出分析方法，并为多元自回归引入正交参数化以降低参数与存储需求。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法既适用于周期自回归及周期相关过程的二阶分析，也能缓解多元自回归通常面临的参数和存储负担。
- 阅读关注点
- 读全文时应核对周期结构与多元表示的对应关系、正交参数化的构造，以及参数和存储需求降低的具体条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明模型阶数、估计性质或计算节约幅度，不能推断其他版本的变化。
原文摘要
A methodology is presented for analyzing periodic autoregressions which is also applicable when inferring the second order properties of periodically correlated processes. In addition, capitalizing on the connection between periodic and multiple autoregressions, a method is set forth for analyzing the latter, which overcomes the usual requirements of a large number of both parameters and computer storage locations. This is achieved by introducing an orthogonal parameterization for multiple autoregressions.