帕特丽斯·艾伯里;古斯塔沃·迪迪埃;李慧 高斯混合分数阶过程的两步小波估计。 （英语） Zbl 1420.62366号 统计推断统计。过程。 22，第2号，157-185（2019）. 摘要：高斯混合分式过程是一个多元随机过程，通过将独立的高斯分式过程项向量（X）与非奇异矩阵（P）预乘得到。可以解释为，（Y）是可观察的，而（X）是发生在（未知）坐标系（P）中的隐藏过程。混合过程自然会出现，因为它近似于聚集下物理相关的多元分数阶随机微分方程类的解。我们提出了一种基于半参数两步小波的方法来估计分层矩阵（P^{-1}）和（X）的记忆参数。在连续时间和离散时间中都建立了估计量的渐近正态性。蒙特卡罗实验表明，该估计器在有限样本上是准确的，同时计算效率很高。作为一个应用，我们对年轮宽度测量的双变量时间序列进行了建模。 引用于2文件 理学硕士： 62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH） 60G18年 自相似随机过程 42立方厘米 涉及小波和其他特殊系统的非三角调和分析 60G22型 分数过程，包括分数布朗运动 62甲12 多元分析中的估计 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：多元随机过程;分数随机过程;算子自相似;分层;小波 软件：长备忘录;TSA（交通安全管理局） PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{P.Abry}等人，《统计推断》。过程。22，第2号，157--185（2019；Zbl 1420.62366） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Abry P，Didier G（2018a）n元算子分数布朗运动的小波特征值回归。多变量分析杂志168:75-104·Zbl 1397.62291号 [2] Abry P，Didier G（2018b）算子分数布朗运动的小波估计。伯努利24（2）：895-928·Zbl 1432.60045号 [3] Abry P，Veitch D（1998）长距离相关业务的小波分析。IEEE Trans-Inf理论44:2-15·Zbl 0905.94006号 [4] Abry，P。；弗兰德林，P。；Taqqu，理学硕士；韦伊奇，D。；Park，K.（编辑）；Willinger，W.（编辑），用于分析、估计和合成缩放数据的小波，39-88（2000），纽约 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