AR（2）和MA（2）的自协方差函数与自相关函数推导 自相关函数除以方差就是自协方差函数！Φxx(τ)＝γxx(τ)/σ 2.(1)式中：Φxx(τ)-自协方差函数 γxx(τ)-自相关函数 x-随机过程 τ-时间延迟 σ 2-x 的方差自协方差函数。
AR(2)模型的自协方差函数递推公式 r如何推？ AR(2)模型的自协方差函数递推公式r如何推？AR(2)模型的自协方差函数递推公式r如何推导？
时间序列分析-第四章 均值和自协方差函数的估计 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：hotyouthy第四章均值和自协方差函数的估计本章结构均值的估计自协方差函数的估计白噪声检验§4.1均值的估计相合性中心极限定理收抄敛速度X的模拟计算均值、自协方差函数的作用AR，MA，ARMA模型的参数可以由自协方差函数唯一确定袭。有了样本之后，可以先估计均值和自协方差函数。然后由均值和自协方差函数解出模型参数。均值和自协方差可以用矩估计法求。还要考百虑相合性，渐进分布，收敛速度等问题。均值估计公式设x1，x2，xN是平稳列{Xt的观测。EXt的点估计为xN1Nxk1Nk把观测样本看成随机度样本时记作大写的X1，X2，XN相合性设统计量N是的估计，在统计学中有如下的定义^1如果EN，则称EN是的无偏估计。2如果当N，EN.则称N是的渐进无偏估计。3如果N依概率收敛到，则称N是的相知合估计。4如果Na.s.收敛到，则称N是的强相合估计。一般情况下，无偏估计比有偏估计来得好，对_于由(1.1)定义的XN。有EXN1N1EXkNk1N.k1N所以XN是均道值的无偏估计。均值估计的相合性好的估计量起码应是相合的。否则，估计量不收敛到要估计的参数，
