基于兩類(lèi)Bootstrap方法的長(zhǎng)記憶過(guò)程變點(diǎn)檢驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】：青海師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：C81
【圖文】：
圖 3-1 美國(guó)凈出口額數(shù)據(jù)原假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn). 使用 Dickey-Fuller 比率統(tǒng)過(guò)程向長(zhǎng)記憶過(guò)程變化的變點(diǎn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)統(tǒng)平下分?jǐn)?shù)階差分SieveBootstrap方法得到的近值小于分?jǐn)?shù)階差分 SieveBootstrap 方法得到
圖 2-1. 尼羅河河流量年度數(shù)據(jù) 圖 2-2. 北半球氣溫月度數(shù)據(jù) 100 個(gè)尼羅河河流量年度觀測(cè)數(shù)據(jù). 圖 2-1 中豎線處為變點(diǎn)位置，即在兩部分的數(shù)據(jù)的均值發(fā)生了變化. 首先用 ( )nG k 統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)中是否變點(diǎn)，發(fā)現(xiàn) 統(tǒng)計(jì)量的值在數(shù)據(jù)的第 26 處達(dá)到最大 (78.54). 取前 2得到的均值為 1100.269, 第 27 到 100 個(gè)樣本的樣本均值為 855.784, 前
圖 2-1. 尼羅河河流量年度數(shù)據(jù) 圖 2-2. 北半球氣溫月度數(shù)據(jù) 100 個(gè)尼羅河河流量年度觀測(cè)數(shù)據(jù). 圖 2-1 中豎線處為變點(diǎn)位置，即在兩部分的數(shù)據(jù)的均值發(fā)生了變化. 首先用 ( )nG k 統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)數(shù)據(jù)中是否變點(diǎn)，發(fā)現(xiàn) 統(tǒng)計(jì)量的值在數(shù)據(jù)的第 26 處達(dá)到最大 (78.54). 取前 2得到的均值為 1100.269, 第 27 到 100 個(gè)樣本的樣本均值為 855.784, 前
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本文編號(hào)：2749355
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