Главная > Статистический анализ временных рядов
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
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

7.4.2. Спектральное представление

Пусть и некоррелированные случайные процессы с непрерывным параметром и некоррелированными приращениями. Предположим, что и

для некоторой монотонно неубывающей функции Определим процесс как

Согласно разд. 7.4.1, и

Таким образом, является спектральной функцией (на процесса, определенного формулой (23).

Обратно, пусть дан случайный процесс стационарный в широком смысле с функцией распределения (на Мы можем построить два некоррелированных процесса с некоррелированными приращениями и таких, что может быть представлен как интеграл (23) и

Эти процессы по существу являются пределами интегралов преобразований Исходя из наблюдений имеем

где

Эти коэффициенты являются коэффициентами Фурье ступенчатых функций

Ряды Фурье

сходятся поточечно, за исключением точек и сходятся в среднеквадратичном. Определим

как пределы в среднем соответственно Эти случайные величины существуют ввиду существования и конечности пределов (следствие 7.6.1). Вычислим следующие величины:

(см. скан)

так как

в силу того, что Так как ряды Фурье для и сходятся и непрерывны, за исключением точек то приведенные рассуждения верны, если и являются точками непрерывности Для того чтобы сделать доказательства полными, нужно подробнее рассмотреть пределы под знаком математического ожидания. Теорема 7.6.4 позволяет вычислить дисперсии и ковариации [см. Дуб (1953, гл. X, разд. 4)].

Предшествующие рассуждения показывают, каким образом можно построить процессы и чтобы процесс

стационарный в широком смысле, представлялся в спектральной форме. Процессы и определяются единственным образом.

В приведенных выше рассуждениях мы показали, что любой стационарный (в широком смысле) случайный процесс можно рассматривать как взвешенную сумму или интеграл от тригонометрических функций времени со случайными весами. Эффект этих весов в среднем определяется их дисперсиями.

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru