• 제목/요약/키워드: Autocovariance

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On the Autocovariance Function of INAR(1) Process with a Negative Binomial or a Poisson marginal

  • Park, You-Sung;Kim, Heeyoung
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제29권3호
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    • pp.269-284
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    • 2000
  • We show asymptotic normality of the sample mean and sample autocovariances function generated from first-order integer valued autoregressive process(INAR(1)) with a negative binomial or a Poisson marginal. It is shown that a Poisson INAR(1) process is a special case of a negative binomial INAR(1) process.

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Some Basic and Asymptotic Properies in INMA(q) Processes

  • Park, You-Sang;Kim, Myung-Jin
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제26권2호
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    • pp.155-170
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    • 1997
  • We propose an integer-valued MA(q) process with Poisson disturbance. Its various properties are discussed such as the joint distribution, time reversibility and regression. We derive the asymptotic distribution of autocovariance function and estimators of the parameters in the suggested model. We also consider the relationship between INMA(q) and M/D/.infty. processes.

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음성 신호의 주파수 대역별 자기 공분산 기울기 분포 (Distribution of the Slopes of Autocovariances of Speech Signals in Frequency Bands)

  • 김선일
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.1076-1082
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    • 2013
  • 자기 공분산 기울기를 이용하여 음성 신호와 배경 잡음 신호를 구분할 때 구분 가능성을 높이기 위해 주파수 영역에서 음성 신호의 자기 공분산 기울기를 최대화하는 주파수 대역을 찾아내었다. 디지털 샘플링 된 음성 신호를 일정한 개수의 신호로 이루어진 블록으로 나눈 후 각 블록에 고속푸리에변환(Fast Fourier Transform, FFT)을 하여 주파수 영역으로 변환한 다음 임의의 주파수 대역에서 각 블록에서의 공분산을 구하고 이 공분산 값들을 연결하는 직선 근사를 한 후에 이 직선의 기울기를 자기 공분산 기울기로 사용하는데 이 값은 음성 신호의 특성 상 주파수 대역별로 차이가 있다. 따라서 어느 주파수 대역에서 자기 공분산 기울기가 크게 나타나는지 200개의 남성 음성 파일을 이용하여 주파수 대역별로 비교 분석하였다.

Principal component analysis for Hilbertian functional data

  • Kim, Dongwoo;Lee, Young Kyung;Park, Byeong U.
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제27권1호
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    • pp.149-161
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    • 2020
  • In this paper we extend the functional principal component analysis for real-valued random functions to the case of Hilbert-space-valued functional random objects. For this, we introduce an autocovariance operator acting on the space of real-valued functions. We establish an eigendecomposition of the autocovariance operator and a Karuhnen-Loève expansion. We propose the estimators of the eigenfunctions and the functional principal component scores, and investigate the rates of convergence of the estimators to their targets. We detail the implementation of the methodology for the cases of compositional vectors and density functions, and illustrate the method by analyzing time-varying population composition data. We also discuss an extension of the methodology to multivariate cases and develop the corresponding theory.

단순 선형회귀 모형에서 자기공분산에 근거한 최적 추정 방법 (An estimation method based on autocovariance in the simple linear regression model)

  • 박철용
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제20권2호
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    • pp.251-260
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    • 2009
  • 이 논문에서는 단순 선형회귀 모형에서 회귀 계수의 최적 추정량을 구할 수 있는 자기공분산에 근거한 추정 방법을 제시하였다. 이 방법이 직관적으로 매혹적이지는 않지만 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수가 0과 1사이의 균등간격의 값을 가지면, 오차가 자기회귀 이동평균 모형을 따르면 성립하는 조건 하에서 이 최적 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 통일한 분포를 가진다는 것을 보였다. 추가적으로 똑같은 조건 하에서 이 최적 추정량이 해당 회귀 계수에 확률상 수렴한다는 것을 자체적으로 입증하였다.

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선형회귀 모형에서 자기공분산 기반 추정 (Autocovariance based estimation in the linear regression model)

  • 박철용
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제22권5호
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    • pp.839-847
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    • 2011
  • 이 연구에서는 다중 선형회귀 모형에서 자기공분산에 근거한 회귀 계수의 추정량을 도출하였다. 자기공분산에 근거한 방법은 Park (2009)에 제시된 방법으로 직관적으로 매혹적이지는 않지만, 이것에 근거한 추정량이 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수 벡터가 어떤 정칙조건을 만족한다면, 오차가 자기회귀이동평균 모형을 따르면 만족되는 약한 조건 하에서 이 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 동일한 분포를 가지며 또한 회귀 계수에 확률 상 수렴한다는 것을 보였다. 마지막으로 모의실험을 통해 이 성질들이 소표본에서도 성립하는 것을 보였다.

Test for Structural Change in ARIMA Models

  • 이상열;박시연
    • 한국통계학회:학술대회논문집
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    • 한국통계학회 2002년도 추계 학술발표회 논문집
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    • pp.279-285
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    • 2002
  • In this paper we consider the problem of testing for structural changes in ARIMA models based on a cusum test. In particular, the proposed test procedure is applicable to testing for a change of the status of time series from stationarity to nonstationarity or vice versa. The idea is to transform the time series via differencing to make stationary time series. We propose a graphical method to identify the correct order of differencing.

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PERIODOGRAM ANALYSIS WITH MISSING OBSERVATIONS

  • Ghazal M.A.;Elhassanein A.
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제22권1_2호
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    • pp.209-222
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    • 2006
  • Estimation of the spectral measure, covariance and spectral density functions of a strictly stationary r-vector valued time series is considered, under the assumption that some of the observations are missed. The modified periodograms are calculated using data window. The asymptotic normality is studied.

STRONG CONSISTENCY FOR AR MODEL WITH MISSING DATA

  • Lee, Myung-Sook
    • 대한수학회지
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    • 제41권6호
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    • pp.1071-1086
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    • 2004
  • This paper is concerned with the strong consistency of the estimators of the autocovariance function and the spectral density function for the autoregressive process in the case where only an amplitude modulated process with missing data is observed. These results will give a simple and practical sufficient condition for the strong consistency of those estimators. Finally, some examples are given to illustrate the application of main result.