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Parameter Estimation and Hypothesis Testing in Spectral Analysis of Stationary Time Series - Rilegato

 
9780387961415: Parameter Estimation and Hypothesis Testing in Spectral Analysis of Stationary Time Series

Sinossi

. . ) (under the assumption that the spectral density exists). For this reason, a vast amount of periodical and monographic literature is devoted to the nonparametric statistical problem of estimating the function tJ( T) and especially that of leA) (see, for example, the books [4,21,22,26,56,77,137,139,140,]). However, the empirical value t;; of the spectral density I obtained by applying a certain statistical procedure to the observed values of the variables Xl' . . . , X , usually depends in n a complicated manner on the cyclic frequency). . This fact often presents difficulties in applying the obtained estimate t;; of the function I to the solution of specific problems rela ted to the process X . Theref ore, in practice, the t obtained values of the estimator t;; (or an estimator of the covariance function tJ~( T» are almost always "smoothed," i. e. , are approximated by values of a certain sufficiently simple function 1 = 1

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Product Description

Book by Dzhaparidze K

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  • EditoreSpringer Verlag
  • Data di pubblicazione1985
  • ISBN 10 0387961410
  • ISBN 13 9780387961415
  • RilegaturaCopertina rigida
  • Numero di pagine324

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Dzhaparidze, K.
Editore: Springer, 1985
ISBN 10: 0387961410 ISBN 13: 9780387961415
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Hardcover. Condizione: Good. 1986. . . ) (under the assumption that the spectral density exists). For this reason, a vast amount of periodical and monographic literature is devoted to the nonparametric statistical problem of estimating the function tJ( T) and especially that of leA) (see, for example, the books [4,21,22,26,56,77,137,139,140,]). However, the empirical value t;; of the spectral density I obtained by applying a certain statistical procedure to the observed values of the variables Xl' . . . , X , usually depends in n a complicated manner on the cyclic frequency). . This fact often presents difficulties in applying the obtained estimate t;; of the function I to the solution of specific problems rela ted to the process X . Theref ore, in practice, the t obtained values of the estimator t;; (or an estimator of the covariance function tJ~( T are almost always "smoothed," i. e. , are approximated by values of a certain sufficiently simple function 1 = 1. Codice articolo SONG0387961410

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ISBN 10: 0387961410 ISBN 13: 9780387961415
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Editore: Springer, 1985
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