Вопрос о величине долей a, ft и у - вопрос компетенции законодателя. Ясно только одно - р <а, у а.Тогда с точностью до предположения о стационарности процесса, можно считать, что [c.183]
Модели авторегрессии (AR) характеризуются тем, что текущее значение стационарного процесса выражается как конечная линейная комбинация предыдущих значений процесса и так называемого белого шума . Хорошие результаты дает применение моделей авторегрессии к процессам, в которых прослеживается наличие одной или нескольких гармонических составляющих. [c.105]
Модели скользящего среднего (МА) представляют стационарный процесс в виде линейной комбинации последовательных значений белого шума . Такие модели оказываются полезными как в качестве самостоятельных описаний стационарных процессов, так и в качестве дополнения к моделям авторегрессии для более детального описания шумовой составляющей. [c.105]
Трудности осмысления феномена НТП отчасти связаны с недостатками традиционного продуктово-отраслевого подхода к исследованию экономической структуры. Понятие отрасли, отражая сложившееся разделение труда по выпуску определенных классов продуктов и являясь удобным при анализе статистических состояний и стационарных процессов, оказывается неадекватным при описании технологических изменений. Авторами выполнен подробный анализ категории технического уклада в экономической структуре, который представляет собой связанные однотипными технологическими цепями некие технологические совокупности, состоящие из специализированных технологических процессов, продукция которых используется главным образом внутри этих совокупностей, что обусловливает ее целостность. Анализ позволил развить эволюцию управленческого подхода к пониманию объекта НТП как системной технологии через взаимодействие сравнительных значений технологии, науки и организации, выделив три фазы такой эволюции. Первая из них отражает наиболее упрощенную ситуацию, когда наука, технология и организация рассматриваются как отдельные сферы деятельности. Переход во вторую фазу характеризуется [c.15]
Источник с переменной температурой. Рассмотрим систему, в которой температура источника изменяется во времени. Это может быть заданная функция времени To(tf) или случайный стационарный процесс. К системам с одним нестационарным источником относятся тепловые машины, нагрев и охлаждение рабочего тела в которых осуществляется потоком жидкости или газа с переменной температурой, а также системы, в которых рабочее тело нагревается днем и охлаждается ночью в горных районах с интенсивной солнечной радиацией. [c.79]
Pvi(t) —случайные стационарные процессы с известными математическими ожиданиями ро7 и спектральными плотностями 5а-(и>) [c.266]
Поле допуска ограничено интервалом [, , х2]. При стационарном процессе вероятность того, что деталь будет годной, равна [c.139]
Прогнозирование результатов возможных решений Под прогнозированием понимается оценка состояния объекта или процесса через определенный период времени. Существует огромная литература и большое количество программных средств, реализующих алгоритмы прогнозирования. Используя те или иные программные средства, получить прогноз сравнительно легко. Гораздо труднее оценить его достоверность. Методы прогнозирования относительно хорошо работают для стационарных процессов, а также в случае, когда функция изменения характеристик процесса известна. К сожалению, этими случаями не исчерпывается все многообразие возможных ситуаций переговоров. Тем не менее, методами прогнозирования в [c.151]
И б р а г и м о в И. А. Некоторые предельные теоремы для стационарных процессов. — Теория вероятностей и ее применения . 1962, т. VII, вып. 4, с. 361—392. [c.385]
Когда d < 0,50, х, является стационарным процессом и имеет бесконечное представление скользящего среднего [c.185]
Весьма высоким следует признать отношение нормы амортизации к коэффициенту ввода. Это означает, что ввод всего капитала в целом в большей мере осуществляется за счет амортизации и, таким образом, процесс обновления средств труда и в неизменном, и в расширенном масштабе финансируется из амортизационного фонда. По нашим расчетам, за последние 25 лет в валовых капиталовложениях доля амортизации составляла по всему хозяйству США 70%, в то время как инвестиции, формируемые из прибыли, были равны лишь 30%, что также является одной из специфических особенностей стационарного процесса воспроизводства. [c.337]
Стационарный процесс с нормальным распределением вероятностей в каждом сечении ( Гауссов процесс") имеет корреляционную функцию вида [c.107]
Графики корреляционной функции и спектральной плотности нормального ( Гауссова") стационарного процесса приведены на рис. 9 и 10. [c.108]
| Рис.10. Спектральная плотность нормального стационарного процесса |  |
Случайный процесс наз. стационарным, если его вероятностные характеристики не меняются во времени. Для большей части приложений достаточно стационарности в широком смысле, т. е. постоянства во времени среднего Е [ (t)] и ковариационной функции Е [g (t) (t + t)]. Для стационарных процессов получили фундаментальное развитие методы наи- [c.110]
ТРЕНДОВЫЙ ПРОЦЕСС СТАЦИОНАРНЫЙ — процесс со стационарным трендом может быть записан в виде регрессионной модели [c.683]
SN - канал занят (N - 1 заявок стоит в очереди). Стационарный процесс в данной системе будет описываться следующей системой алгебраических уравнений [c.90]
Оказывается, что при подходящем выборе распределения величины ho у рассматриваемой модели существует решение, Л = (hn)n- o, являющееся строго стационарным процессом, для которого (при достаточно малом oti > 0) имеет место эффект "тяжелых хвостов" P(hn > a ) сх , где с>0,7>0. [c.215]
Соответствующим примером может служить гауссовский стационарный процесс с рациональной спектральной плотностью, который можно рассматривать как компоненту многомерного марковского процесса, удовлетворяющего линейной системе стохастических дифференциальных уравнений. (См., подробнее, теорему 15.4 и систему уравнений (15.64) в [303].) [c.349]
Для более общего процесса A(L yt = t ( p- (11.45)), где A(L) имеет один единичный корень, т.е. A(L) — B(L)(l — L), а все корни B(L) лежат вне единичного круга, это же преобразование zt = Дуг приводит к стационарному процессу B(L zt = et. [c.288]
Взятие разности также приводит к стационарному процессу ряд (11.56) с линейным трендом [c.288]
Неравенство i < 1 является необходимым условием стационарности процесса yt- [c.293]
Покажите, что автокорреляционная функция стационарного процесса АН(2) убывает экспоненциально в случае, когда характеристические корни Ф(Ь) = 1 — ф Ъ — фу.Ь2 действительны, или изменяется по синусоиде с экспоненциально убывающей амплитудой, когда корни комплексные. [c.315]
В V.A.2 мы рассмотрим оценку дисперсии среднего отклика в имитационном опыте. Выводится центральная предельная теорема для зависимых наблюдений стационарного процесса. Обсуждаются повтор- [c.120]
Устранение нестационарности и стандартизация радов. Значительная часть известных методов предназначена для анализа стационарных процессов, статистические свойства которых с течением времени не меняются. Но ряды часто имеют нестационарный характер. Нестационарность рядов можно устранить следующим образом 1) вычесть тренд, т.е. изменения среднего значения, представленного некоторой функцией, которую подбирают путем регрессионного анализа 2) провести фильтрацию рядов специальным фильтром. [c.102]
В.р. разделяются, во-первых, на мо-ментные ряды (данные которых характеризуют величину явления по состоянию на определенные даты) и интервальные ряды (характеризующие определенные периоды) во-вторых, на эво-люторные процессы, содержащие тренд, и стационарные процессы, не содержащие тренда. [c.53]
Использование уравнений балансов для выделения области реализуемых значений параметров. Рассмотрим стационарный процесс, в котором Е — N — S — ( . В этом случае из уравнений термодинамических балансов (1.45)-(1.47) и неравенства a >
Большая часть работ по сглаживанию и прогнозу основана на предположении, что исходные случайные процессы, представляющие полезный сигнал и иомехи, стационарны. Это значит, по существу, что статистические -свойства сигнала и иомехи не меняются со временем. Другими словами, предположение стационарности означает, что статистические закономерности случайных процессов, установленные при изучении их поведения в прошлом, сохраняются и в будущем. Предположение стационарности, обычно приемлемое при решении технических задач, не может быть использовано для составления долгосрочных экономических прогнозов, для предсказания погоды на длительный период и для экстраполяции случайных процессов, порождающий механизм и тенденция развития которых недостаточно изучены. Методы сглаживания и упреждения стационарных процессов могут быть обобщены и для так называемых квазистационарных процессов, статистические характеристики которых медленно меняются во времени. В соответствии с теорией фильтрации и прогноза квазистационарных процессов могут быть построены сглаживающие и упреждающие фильтры с медленно изменяющимися параметрами, оптимальные для локальных статистик. Как мы увидим далее, ряд качественных выводов теории сглаживания и экстраполяции сохраняет силу и в нестационарном случае. [c.301]
Не всякий стационарный процесс является эргодичным, а лишь такой, частные реализации которого обладают одними и теми же характерными признаками (средним значением, размахом колебаний относительно среднего значения и др.), повторяющими на большом временном интервале все характерные особенности процесса. При этом каждая реализация несет на себе отпечаток" всей совокупности случайных явлений и факторов, формирующих случайный процесс, к которому она относится. В этом случае все характеристики процесса могут быть получены не по ансамблю реализации", а по одной (любой) из них, лишь бы ее длительность (временная протяженность) была достаточно большой (больше интервала корреляции). [c.108]
Коррелограмма стационарного временного ряда быстро убывает с ростом k после нескольких первых значений. Если же график убывает достаточно медленно, то есть основания предположить нестационарность ряда. Кроме A F, можно также построить график частной автокорреляционной функции, PA F, которая также должна быстро убывать для стационарного процесса. [c.290]
Еще раз отметим, что ошибки щ в AR H(p) модели (11.111)-(11.112) являются стационарным процессом. [c.312]
Покажите, что условия (11.76) стационарности процесса АН(2) эквивалентны тому, что оба корня характеристического уравнения = 1 — ф Ъ — (faL2 = 0 лежат вне единичной окружности. [c.316]