Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше
Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике
3.2.7. Стандартные ошибки частной автокорреляции
Кенуй [35]
показал (см. также [36] и [37]) в предположении, что порядок процесса
авторегрессии равен 
, что выборочные частные автокорреляции
порядка 
и
выше приближенно независимы имеют дисперсии.
.
Тогда стандартная ошибка (С.О.)
выборочной частной автокорреляции 
равна
(3.2.35)
В табл. 3.1
приведены первые 15 значений выборочных частных автокорреляций для данных
циклического процесса из табл. 2.1; они получены рамой подгонкой процессов
авторегрессии возрастающего порядка.
Таблица 3.1. Выборочные частные автокорреляционные
функции для процесса из табл. 2.1
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
-0,4
|
6
|
-0,15
|
11
|
0,18
|
|
2
|
0,19
|
7
|
0,05
|
12
|
-0,05
|
|
3
|
0,01
|
8
|
0
|
13
|
0,09
|
|
4
|
-0,07
|
9
|
-0,1
|
14
|
0,18
|
|
5
|
-0,07
|
10
|
0,05
|
15
|
0,01
|
Рис. 3.7. Выборочная частная
автокорреляционная функция данных о партиях продукта (рис. 2.1) и пределы,
равные удвоенной стандартной ошибке, рассчитанные в предположении, что модель
типа АР(1).
Эти частные автокорреляции показаны на
рис. 3.7 и могут быть сопоставлены с автокорреляциями на рис. 2.7. Эти функции
имеют примерно такое же поведение, как и для процесса, АР(1) при отрицательном 
(см. рис. 3.1)или,
возможно, для процесса АР(2) с доминирующим отрицательным корнем (см. область 2
рис. 3.2). Пунктиром на рис. 3.7 показаны пределы в 2 С.О. для 
, вычисленные по
формулам (3.2.35) в предположении, что процесс есть АР(1). Поскольку 
- вторая
по величине частная автокорреляция из всех рассмотренных, можно рассчитывать на
то, что процесс является АР(2). Использование частной автокорреляционной
функции для идентификации моделей более детально рассмотрено в гл.6.
