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白噪声序列的协方差非0
高斯噪声、白噪声、色噪声,高斯
白噪声的
区别是什么?
答:
那么,是否有“
非白
的高斯”噪声呢?答案是肯定的,这就是”高斯色噪声“。这种噪声其分布是高斯的,但是它的频谱不是一个常数,或者说,对高斯信号采样的时候不是随机采样的,而是按照某种规律来采样的。
白噪声
应该是自相关函数在delay=0时不为0,在delay不等于0时值为零。如果要说
协方差
函数,那么...
高斯
白噪声
负数和正数区别
答:
频率不同。1、首先高斯
白噪声
是指信号中包含从负无穷到正无穷之间的所有频率分量,且各频率分量在信号中的权值相同。2、其次其
协方差
函数在delay=0时不为0,在delay不等于0时值为零。
白噪声的协方差
矩阵一定是对角阵吗
答:
不一定,当两个变量
的协方差
≠
0
时就不是对角阵。当且仅当这n个变量两两不相关时协方差阵才是对角矩阵。矩阵,Matrix。在数学上,矩阵是指纵横排列的二维数据表格,最早来自于方程组的系数及常数所构成的方阵。这一概念由19世纪英国数学家凯利首先提出。矩阵是高等代数学中的常见工具,也常见于统计分析...
两个
白噪声序列
线性组合的平稳性?
答:
白噪声
过程本身均值
方差
恒定,自
协方差为
0,所以是平衡的,但是如果通过线性组合后,均值方差已然可是定值,但是自协方差不再与时间过程无关,所以不具有平稳性。
白噪声的方差
是多少?
答:
白噪声序列
,指白噪声过程的样本实称,简称白噪声。随机变量X(t)(t=1,2,3……),如果是由一个不相关的随机变量的序列构成的。即对于所有S不等于T,随机变量Xt和Xs
的协方差
为零,则称其为纯随机过程。对于一个纯随机过程来说,若其期望为0,方差为常数,则称之为白噪声过程。
白噪声的
峰值因子
答:
白噪声的
峰值因子为3.3。白噪声属于平稳
序列
,因为它的均值为0,方差为常数,
协方差
为0。但白噪声属于纯随机序列,基于它预测是没有意义的。
高斯噪声和
白噪声的
特点
答:
方差和两两之间的归一化
协方差
函数决定。若高斯噪声是宽平稳,则也是严平稳的。若随机变量之间互不相关,则也是统计独立的。
白噪声
是功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声,属于一种理想宽带过程。特点是只在tao=0时才是相关的,而在其他任意时刻上的随机变量都不相关。
白噪声
在统计学中什么意思
答:
你可以先把回归模型的理论弄清楚。用专业定义来讲:随机变量X(t)(t=1,2,3……),如果是由一个不相关的随机变量的
序列
构成的,即对于所有S不等于T,随机变量Xt和Xs
的协方差
为零,则称其为纯随机过程。对于一个纯随机过程来说,若其期望和方差均为常数,则称之为
白噪声
过程。
请从AR1模型逐步推导出模型的均值,方差,自
协方差
,自相关系数?
答:
AR1模型:Xt = φXt-1 + εt 其中,φ为自回归系数,εt为
白噪声
,服从独立同分布的正态分布N(0,σ^2)1、均值:E(Xt)=E(φXt-1 + εt)=φE(Xt-1)+E(εt)=φE(Xt-1)根据上式可以看出,AR1模型的均值是一个递推关系,当t→∞时,E(Xt)=φ^t E(X0)2、
方差
...
2020-03-28 线性时间
序列
模型
答:
对CRSP最低10分位的资产组合的月简单收益率作
白噪声
检验。 此组合的收益率
序列的
ACF: 针对和作Ljung-Box白噪声检验: 在0.05水平下均拒绝零假设, 认为CRSP最低10分位的投资组合的月度简单收益率不是白噪声。 有效市场假设认为收益率是不可预测的, 也就不会有
非零
的自相关。 但是,股价的决定方式和指数收益率的计...
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