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常数的自相关函数
随机过程期末复习题2015
答:
,则的矩母函数为,则,则2..的二阶矩存在,且的特征函数为是平稳序列,其协方差函数为.是平稳过程,其协方差函数为.的均值,协方差函数为,请给出的均值具有遍,请给出的均值具有遍历性,则该过程
的自相关函数
,则,则,则0.62..11.已知随机变量泊松分布.12.服从的分布是参数为的是二维正...
随机信号白噪声
相关函数
是冲激函数吗
答:
平稳噪声的定义是均值为
常数
,相关函数只与时间差有关,白噪声的定义是均值为零,相关函数是一个冲激函数(即随机过程任意两个时刻的状态都是不相关的),通常我们认为白噪声首先是平稳噪声,且均值为零,功率谱密度为常数(或
自相关函数
为冲激函数)。所以,白噪声是平稳的,而平稳噪声不一定都是白噪声...
区域变量与变差
函数
答:
邻近点的测量值比较接近的现象说明区域变量在空间分布上具有某种相关性。 图4.1 区域变量实例(地表高程) 克立格方法的基本任务是:根据采样数据,找到区域变量的相关性,寻找随机函数的空间结构,即
自相关函数
(协方差函数或变差函数),然后在任何非测量点处给出对区域变数的最优估计,并计算出估计的置信区间。 4.2.1.3 ...
SPSS的时间序列分析怎么做
答:
(2)平稳性:样本序列
的自相关函数
在某一固定水平线附近摆动,即方差和数学期望稳定为
常数
。 样本序列的自相关函数只是时间间隔的函数,与时间起点无关。其具有对称性,能反映平稳序列的周期性变化。 特征识别利用自相关函数ACF:ρk=γk/γ0 其中γk是yt的k阶自协方差,且ρ0=1、-1<ρk<1。 平稳过程的自相关...
什么是广义平稳过程
答:
因此,广义平稳假设在信号处理算法中得到了广泛应用。一种弱的多的平稳性在分析随机输入的线性系统时非常有用。这种平稳性甚至比二阶平稳性还要弱,通常称为弱平稳性或广义平稳性。如果一个随机过程满足下列条件:(1)随机过程的期望值E[x(t)]为一
常数
,因此与时间变量无关,并且 (2)
自相关函数
Rxx(...
偏回归与标准回归有什么区别
答:
D-W值是衡量回归残差是否序列
自相关
,如果严重偏离2,则认为存在
序列相关
问题。F统计值是衡量回归方程整体显著性的假设检验,越大越显著 问题九:多元线性回归
系数
正负是什么意思 多元线性回归:在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最...
频谱图中纵坐标的幅值代表什么?
答:
,所以其纵坐标的单位是dB(分贝)。这个变换的目的是使那些振幅较低的成分相对高振幅成分得以拉高,以便观察掩盖在低幅噪声中的周期信号。自功率谱是先对测量信号作
自相关
卷积,目的是去掉随机干扰噪声,保留并突出周期性信号,损失了相位特征,然后再作傅里叶变换。自功率谱图使得周期性信号更加突出。
回归分析法原理
答:
2. 残差具有同质变异,变异数为一固定
常数
。3.残差间没有
自相关
( Autocorrelation )。4.自变数与残差无关,即「正交性( Orthogonality )」。发现了吗?最小平方法下的残差其实是不需要常态假设的。关于回归
系数
的最小平方估计,可参阅《一场关于猜的魔术:统计估计的形成》。regression-introduction统计回归分析与常态...
脸谱的拼音
答:
谱的相关信息 1、谱一词在不同的领域有着不同的含义和用法。在信号处理领域,谱是指信号的频率分布情况,常用的有傅里叶谱、功率谱等。例如,傅里叶谱是将信号通过傅里叶变换得到的结果,反映了信号的频率成分;功率谱则是对功率信号的描述,其推导公式相对复杂,但可以通过
自相关函数
的傅里叶变换求...
请问哪个消费水平最低
答:
,完全符合凯恩斯消费
函数
的经济学检验。 R2为0.9849,表示模型的样本拟和度很强;F值为455.9,数值很大,说明方程具有很强的显著性,模型的解释能力较强;参数β的t统计值很高,
常数
项 α的t统计值也能通过检验,说明方程的变量都是显著的。DW,值检验合格,模型无序列
自相关
性。 下面进行异方差的检验采取格里瑟检验法,运用...
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