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在结构向量自回归(VAR)模型辨识的图模型中引入信息论方法.定义了线性条件互信息图,图中的结点表示时间序列不同时刻的随机变量,结点间的边表示随机变量之间存在的因果相依关系.提出了随机变量之间条件线性联系存在性的信息论检验方法.图中边的存在性用基于线性条件互信息的枢轴量检验,枢轴量的显著性用置换检验决定.用统计分析的方法确定当前变量之间联系的方向,建立了有向非循环图.最后以模拟序列为例,验证了所提出的方法是可行且有效的. 相似文献
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本文给出并证明了多变量密度函数的线性小波估计的几个统计性质.基于多变量小波变换,本文主要讨论了多变量密度函数的线性小波估计.在Besov空间中,给定条件下,得到了线性小波估计的几个统计性质,本文并且给出了这些统计性质的证明. 相似文献
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考虑非线性、非平稳时间序列中门限协整模型的辨识问题,给出协整模型属于线性协整还是门限协整的一种判断方法。给出门限协整回归模型的定义,构造了辨识线性协整和门限协整的SupW统计量,并得到了SupW统计量的极限分布。给出逼近极限分布的Bootstrap方法,计算渐近p-值确定协整模型是线性协整还是门限协整。模拟计算和实例计算证明了该辨识方法的有效性,具有重要的应用价值。 相似文献
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