Смекни!
smekni.com

Оценивание смещения статистики взаимной спектральной плотности многомерного временного ряда (стр. 3 из 4)

Предположим, имеются Т последовательных, полученных через равные промежутки времени наблюдений

за составляющей
, рассматриваемого процесса
. Как оценку взаимной спектральной плотности в точке
рассмотрим статистику

(2.1)

где

, - произвольная, не зависящая от наблюдений четная целочисленная функция,
для
, а

(2.2)

s – целое число,

- целая часть числа
.

Статистика

, называемая выборочной взаимной спектральной плотностью или периодограммой, задается соотношением

(2.3)

определено равенством (2.2).

Известно, если

рассматривать как оценку взаимной спектральной плотности
в точке
, то она является асимптотически несмещенной, но не состоятельной оценкой этой спектральной плотности. Заметим, что оценка (2.1) взаимной спектральной плотности
построена путем осреднения значений периодограммы в точках
некоторой весовой функцией
.

Лемма 3. Для любого действительного

, и любого
справедливо неравенство

где

- ядро Фейера, задаваемое равенством

(2.4)

, а

, (2.5)

Доказательство. Учитывая чётность функции

и элементарное неравенство

(2.6)

справедливое для всех x, таких, что

, имеем

Сделаем замену переменной интегрирования

тогда правая часть последнего неравенства примет вид

Применив для оценки первого интеграла, стоящего в квадратных скобках, неравенство

, а для оценки второго – неравенство
, получим


Лемма доказана.

Проведен численный анализ для соотношения (2.5) при Т=100 и при

, T
, где T- число наблюдений и получены следующие результаты
0,1 0.663138 2.13239
0,2 0.447986 1.48005
0,3 0.308154 1.04694
0,4 0.216092 0.7554
0,5 0.154768 0.556644
0,6 0.113483 0.41954
0,7 0.085422 0.323925
0,8 0.06619 0.256576
0,9 0.0529213 0.208718
1 0.0437283 0.348932
α
0,1 0.663138 1.63184
0,2 0.447986 1.10052
0,3 0.308154 0.755087
0,4 0.216092 0.527538
0,5 0.154768 0.375825
0,6 0.113483 0.273535
0,7 0.085422 0.203842
0,8 0.06619 0.155894
0,9 0.0529213 0.122613
1 0.0437283 0.0993358

3. ОКНА ПРОСМОТРА ДАННЫХ

Для выделения определенных характеристик спектральных оценок, нередко прибегают к сглаживанию значений на концах случайного временного ряда. Временное сглаживание представляет собой умножение ряда на «окно данных».

При определении расширенного конечного преобразования Фурье, задаваемого соотношением

введена функция

, называемая окном просмотра данных (множителем сходимости, коэффициентом сглаживания).

Функцию

(3.1)

называют частотным окном. Из соотношения (3.1) вытекает, что

Характерное поведение функции

состоит в том, что она становится все более сконцентрированной в окрестности нуля при
.

Примеры окон просмотра данных:

1.

1 – окно Дирихле;

2.

1-
– окно Фейера;

3.

;

4.

– окно Хэннинга;

5.

– окно Хэмминга;

6.

– окно Хэмминга;

7.

, где
– окно Хэмминга;

8.

1-
– окно Рисса.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе исследована оценка спектральной плотности вида

где

, а периодограмма задана следующим соотношением

Оценивается смещение данной спектральной плотности. Построены графики этой оценки для различных окон данных на основании наблюдений за солнечной активностью по Вольфу с 1749 г. по 1901 г.