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索菲·阿查德;埃尔内·甘纳兹

用（准）解析小波进行局部Whittle估计。 （英语） Zbl 07832530号

J.时间序列。分析。 45，编号3，421-443（2024）.
摘要：在长记忆多变量时间序列的一般设置中，长记忆特征由两个分量定义。长记忆参数描述了每个时间序列的自相关性。长期协方差用一般相位参数测量时间序列之间的耦合。尽管这类模型不一定是高斯或平稳的，但估计这类模型生成的时间序列的长记忆、长期协方差和一般相位参数是很有意义的。因此，使用实小波分解或傅里叶分析无法直接进行此估计。我们的目的是定义一种基于拟分析小波表示的推理方法。我们首先表明，小波系数的协方差提供了包括相位项在内的协方差结构的充分估计。然后提出了基于局部Whittle近似的一致估计。仿真结果表明，对多元分数布朗运动有限样本的估计具有令人满意的性能。本文介绍了一个在真实神经科学数据集上的应用程序，其中可以推断出长记忆和大脑连接性。
©2023作者。时间序列分析杂志由John Wiley&Sons Ltd.出版。

MSC公司：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
62M15型 随机过程和谱分析的推断
62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等）
92 C55 生物医学成像和信号处理

关键词：

多元过程;长存储器;协方差;阶段;小波;大脑连通性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Achard}和\textit{I.Gannaz}，J.Time Ser。分析。45，编号3，421--443（2024；Zbl 07832530）
全文： 内政部 arXiv公司
OA许可证

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