СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

в найденном

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>S=ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ<.>)

Общее количество найденных документов : 230
Показаны документы с 1 по 20

1-20 21-40 41-60 61-80 81-100 101-120

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 09.06-04А3.498

A comparison of methods for the analysis of recurrent health outcome data with environmental covariates [Text] / Karen Y. Fung [et al.] // Statist. Med. - 2007. - Vol. 26, N 3. - P532-545 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Сравнение методов анализа повторяющихся данных [состояния] здоровья при средовых ковариатах
Аннотация: Повторяющиеся события типа пребывания в больнице часто встречаются в исследованиях состояния здоровья в связи со условиями среды. Известна оценка Dewanji - Moolgavkar (DM) риска неблагоприятного состояния, связанного с пребыванием в среде, на основе данных о повторяющихся событиях и компьютерных имитаций. Подход DM сравнивается с повторяющимся анализом множественных наблюдений и анализом временных рядов при отсутствии специфических для индивидуума ковариат. Когда модель корректно определена, метод DM дает лучшие оценки в отношении средней квадратической ошибки. Если модель плохо специфицирована, метод DM превосходит повторящийся анализ при прямолинейном уменьшении ф-ции интенсивности, но уступает ему при ее возрастании и практически эквивалентен для постоянной и прямолинейной ф-ции. Повторяющийся анализ чаще дает более хорошие оценки, чем оба др. метода. Канада, Dep of Mathematics and Statistics, Univ. of Windsor, Windsor, Ont. N9B 3P4. Табл. 3. Библ. 35

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ОЦЕНИВАНИЕ
РИСКИ
ПОВТОРЯЮЩИЕСЯ СОБЫТИЯ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ

Доп.точки доступа:
Fung, Karen Y.; Khan, Shahedul; Krewski, Daniel; Ramsay, Tim

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.06-04А3.334

Normolle, Dantel P.
A computer program to identify time-dependent clusters [Text] / Dantel P. Normolle, Morton B. Brown // 15th Int. Biom. Conf., Budapest, July 2-6, 1990: IBC'90. - Budapest, 1990. - P147 . - ISBN 963-77-1206-2
Перевод заглавия: Вычислительная программа для ЭВМ, предназначенная для идентификации кластеров [во времени]
Аннотация: В резюме докл. сообщается о создании машинной программы для кластерного анализа одномерных временных рядов. Это было мотивировано необходимостью идентификации уровней стабильности физиол. процессов. На входе м. б. данные различного формата, допускаются их преобразования и учет пропусков и выбросов. Сообщается о применении программы для анализа уровней гормона с целью выявления биол. ритмов.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.29
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОГРАММЫ
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ПЕРИОДЫ СТАБИЛЬНОСТИ

Доп.точки доступа:
Brown, Morton B.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.03-04А3.459

De, Jong Piet.
A cross-validation filter for time series models [Text] / Jong Piet De // Biometrika. - 1988. - Vol. 75, N 3. - P594-600
Перевод заглавия: Фильтр перекрестного подтверждения для моделей временных рядов
Аннотация: В процедуре "перекрестного подтверждения" (crossvalidation) каждое наблюдение сопоставляется с предсказанием, полученным на основании всех оставшихся наблюдений и используемой модели; критерием "перекрестного подтверждения" служит величина (1): (y - E(y)) (cov(J))2}(y - E(y))/(tr(cov(J))1}){2}, где y - вектор всех наблюдений. Предлагается метод вычисления величины (1) в модели пространства состояний (2): J[t]=X[t]b[t]+u[t], b[t]+[1]=T[t]b[t]+v[t], где X[t], T[t] - заданные матрицы, u[t] и v[t] взаимно независимые случайные векторы с нулевым средним. По сравнению с альтернативными предлагаемые процедуры более эффективны, они м. б. использованы для произвольных моделей пространства состояний и не требуют обращения матриц. Проводится обобщение подхода на случай отсутствия информации о векторе b[1]. Канада, Fac. of Commerce & Business Administration, Univ. of British Columbia, Vancouver, BC V6T 1Y8. Библ. 4.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ПРЕДСКАЗАНИЯ
ФИЛЬТРЫ СГЛАЖИВАНИЯ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.06-04А3.313

Quinn, B. G.
A fast efficient technique for the estimation of frequency [Text] / B. G. Quinn, J. M. Fernandes // Biometrika. - 1991. - Vol. 78, N 3. - P489-497 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Быстрая эффективная техника оценивания частоты [синусоидальной составляющей временного ряда]
Аннотация: Представлена техника оценивания частоты синусоидального компонента временного ряда в присутствии шума. Данная техника основана на авторегресионных моделях скользящего среднего и применяется итерационно. Показано, что получаемая оценка сильно состоятельна и эффективна в смысле наименьших квадратов. Предложена простая ускоренная версия процедуры, сходящаяся за небольшое кол-во итераций, зависящее от точности выбора начальной точки. Сообщаются результаты имитационных экспериментов. Австралия, Defence Sci. and Technology Organisation, Weapons System Res. Lab., Maritime Systems Div., Dep. of Defence, P. O. Box 1700, Salisbury, S. A. 5108. Библ. 14.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ОЦЕНИВАНИЕ
ЧАСТОТЫ
СИНУСОИДАЛЬНЫЕ КОМПОНЕНТЫ

Доп.точки доступа:
Fernandes, J.M.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.03-04А3.421

Luceno, Alberto.
A fast likelihood approximation for vector general linear processes with long series: Application to fractional differencing [Text] / Alberto Luceno // Biometrika. - 1996. - Vol. 83, N 3. - P603-614 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Быстрая аппроксимация методом правдоподобия для общей линейной модели векторных процессов с длинными рядами. Применение к дробному дифференцированию
Аннотация: The quadratic form appearing in the likelihood function of a Gaussian stationary and invertible vector general linear process is considered in this paper. A new expression for this quadratic form is developed, which allows repeated computations to be performed very efficiently by possibly using forecast and backcast values of the series. While the quadratic form itself involves the inverse of the covariance matrix, the new expression uses the autocovariances of the `inverse-transpose' model. The new expression outperforms alternative procedures in terms of their usefulness to compute approximate maximum likelihood estimates for the parameters in the general linear model. Although the methods developed in the paper can be applied to finite order autoregressive-moving average models, they are most useful when the process does not have a representation with finite autoregressive and moving average orders. The case of a vector autoregressive integrated moving average process in which the degree of differencing is allowed to take fractional values is considered in detail. Испания, E. T. S. de Ingenieros de Caminos, Univ. of Cantabria, 39005 Santander. Библ. 30

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.99
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
МОДЕЛЬ СКОЛЬЗЯЩЕГО СРЕДНЕГО
СТАЦИОНАРНЫЙ ПРОЦЕСС
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ОЦЕНИВАНИЕ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.04-04А3.686

Korenberg, Michael J.
A fast orthogonal search method for biological time-series analysis and system identification [Text] / Michael J. Korenberg // IEEE Int. Conf. Syst., Man, and Cybern., Cambridge, Mass., 14-17 Nov., 1989. - New York (N. Y.), 1989. - Vol. 2. - P459-465
Перевод заглавия: Быстрый метод пошка [ортогонального представления биол данных в виде временных рядов] и идентификация систем
Аннотация: Быстрый ортогональный поиск представляет собой метод эффективного построения модели нелинейной динамики для наблюдений временного ряда. Метод иллюстрируется одновременно идентификацией и анализом временного ряда биол. процесса. Сначала показано, как метод м. б. использован для быстрого получения точных разностных ур-ний соотв. модели нелинейной динамической системы. Затем рассматривается быстрый алгоритм идентификации каскада или др. нелинейной динамической системы по коротким записям данных. Наконец, метод иллюстрируется достижением точного представления данных временного ряда в виде тригонометрического ряда. Канада, Dep. of El. Eng., Queen's Univ. Kington, Ontario K7L 3N6. Библ. 21.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.29
Рубрики: АЛГОРИТМ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ИДЕНТИФИКАЦИЯ
ДИНАМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.11-04А3.687

Goldstein, Harvey.
A general model for the analysis of multilevel data [Text] / Harvey Goldstein, Roderick P. McDonald // Psychometrika. - 1988. - Vol. 53, N 4. - P455-467 . - ISSN 0033-3123
Перевод заглавия: Общая модель анализа многоуровневых данных
Аннотация: Рассматривается общая модель анализа многомерных многоуровневых структурированных данных (напр., результатов обследования случайных выборок учеников из случайно выбранных классов случайно выбранных школ), в случае, когда применение обычных методом анализа не учитывает наличия межуровневых корреляций между данными и становится неадекватным. Описываемая модель включает в качестве частных случаев планы с повторными измерениями, выборки с множественными матрицами, многоуровневые многомерные линейные модели с частичным отсутствием ответов (напр., когда можно получать измеряемые значения только в определенном диапазоне значений переменных), а также многоуровневые модели со скрытыми переменными, модели многомерных временных рядов и модели вариационных и ковариационных компонент. Рассмотрены также возможности др. обобщений, в т. ч. с применением процедур мета-анализа или анализа структированных линейных моделей со случайными компонентами. Великобритания, Inst. of Education, 20 Bedford Way, London, WC14 0AL. Библ. 14.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
МНОГОУРОВНЕВЫЕ МНОГОМЕРНЫЕ ДАННЫЕ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ЛИНЕЙНЫЕ МОДЕЛИ
СМЕШАННЫЕ ЭФФЕКТЫ
КОМПОНЕНТЫ ДИСПЕРСИИ

Доп.точки доступа:
McDonald, Roderick P.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI10) 09.06-04А2.43

Fernandes, Ricardo N.
A GIS-based tool for storage, selection and visualization of time series 4D marine datasets [Text] / Ricardo N. Fernandes, Vasilis D. Valavanis // Hydrobiologia. - 2008. - Vol. 612, N 1. - P297-300 . - ISSN 0018-8158
Перевод заглавия: Основанный на ГИС инструмент для хранения, отбора и визуализации временных рядов четырехмерных наборов данных, связанных с морем
Аннотация: Разработана система для помощи в исследованиях океанических процессов и трехмерном картировании биотопов рыб. Греция, Mar. GIS Lab., Inst. of Mar. Biol. Resources, Hellenic Centre for Mar. Res., Thalassocosmos, 71003 Heraklion, Crete

ГРНТИ	34.35.33

ВИНИТИ 341.35.33.37.02
Рубрики: АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
МОРСКИЕ ДАННЫЕ
НАБОРЫ ДАННЫХ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ГИС-ОСНОВА
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
ОКЕАНИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ
ИХТИОЛОГИЧЕСКОЕ БИОТОПИЧЕСКОЕ КАРТИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Valavanis, Vasilis D.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 09.08-04А3.893

Fernandes, Ricardo N.
A GIS-based tool for storage, selection and visualization of time series 4D marine datasets [Text] / Ricardo N. Fernandes, Vasilis D. Valavanis // Hydrobiologia. - 2008. - Vol. 612, N 1. - P297-300 . - ISSN 0018-8158
Перевод заглавия: Основанный на ГИС инструмент для хранения, отбора и визуализации временных рядов четырехмерных наборов данных, связанных с морем
Аннотация: Разработана система для помощи в исследованиях океанических процессов и трехмерном картировании биотопов рыб. Греция, Mar. GIS Lab., Inst. of Mar. Biol. Resources, Hellenic Centre for Mar. Res., Thalassocosmos, 71003 Heraklion, Crete

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.17
Рубрики: АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
МОРСКИЕ ДАННЫЕ
НАБОРЫ ДАННЫХ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ГИС-ОСНОВА
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
ОКЕАНИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ
ИХТИОЛОГИЧЕСКОЕ БИОТОПИЧЕСКОЕ КАРТИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Valavanis, Vasilis D.

10.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI19) 09.06-04И4.13

Fernandes, Ricardo N.
A GIS-based tool for storage, selection and visualization of time series 4D marine datasets [Text] / Ricardo N. Fernandes, Vasilis D. Valavanis // Hydrobiologia. - 2008. - Vol. 612, N 1. - P297-300 . - ISSN 0018-8158
Перевод заглавия: Основанный на ГИС инструмент для хранения, отбора и визуализации временных рядов четырехмерных наборов данных, связанных с морем
Аннотация: Разработана система для помощи в исследованиях океанических процессов и трехмерном картировании биотопов рыб. Греция, Mar. GIS Lab., Inst. of Mar. Biol. Resources, Hellenic Centre for Mar. Res., Thalassocosmos, 71003 Heraklion, Crete

ГРНТИ	34.33.33

ВИНИТИ 341.33.33.05.99
Рубрики: АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ
МОРСКИЕ ДАННЫЕ
НАБОРЫ ДАННЫХ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ГИС-ОСНОВА
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ
ОКЕАНИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ
ИХТИОЛОГИЧЕСКОЕ БИОТОПИЧЕСКОЕ КАРТИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Valavanis, Vasilis D.

11.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.10-04А3.274

Olofsen, E.
A maximum likelihood approach to correlation dimension and entropy estimation [Text] / E. Olofsen, J. Degoede, Heijungs Heijungs // Bull. Math. Biol. - 1992. - Vol. 54, N 1. - P45-58 . - ISSN 0092-8240
Перевод заглавия: Оценивание энтропии и корреляционной размерности методом максимального правдоподобия
Аннотация: В последнее время большой интерес вызывают методы анализа эксперим. временных рядов средствами теории нелинейных динамических систем. Среди колич. х-к динамической системы - спектральная размерность и обобщенная энтропия Колмогорова. Обе величины могут по известным алгоритмам оцениваться непосредственно по измеренному сигналу. С помощью этих величин можно распознавать квазипериодические, хаотические и стохастические процессы. Временной ряд живой системы обычно обладает иррегулярным поведением. Практически важно уметь выделять процессы с хаотической динамикой небольшой размерности, т. к. их можно моделировать небольшой системой детерминистических нелинейных диф. ур-ний. Описан метод корреляционного интеграла для оценки корреляционной размерности и корреляционной энтропии. Процессы с положит. корреляционной энтропией будут хаотическими. Оценка дается методом макс. правдоподобия. При помощи метода Монте-Карло проверена справедливость предложенного оценивания. В качестве иллюстрации разобран пример обработки временного ряда, описывающего фибрилляции предсердий у собаки. Нидерланды, Dep. of Physiology, Univ. of Leiden, P. O. Box 9604, 2300 RC Leiden. Ил. 3. Табл. 3. Библ. 25.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: ОБРАБОТКА БИОСИГНАЛОВ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ОЦЕНИВАНИЕ
БИОСИСТЕМЫ
ДИНАМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
ХАОС
ЭНТРОПИЯ

Доп.точки доступа:
Degoede, J.; Heijungs, Heijungs

12.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.07-04А3.407

Albert, Paul S.
A model for seasonal changes in time series regression relationships: With an application in psychiatry [Text] / Paul S. Albert // Statist. Med. - 1993. - Vol. 12, N 17. - P1555-1568 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Модель регрессионной зависимости для временных рядов с сезонными изменениями. Применение в психиатрии
Аннотация: This paper proposes a two-stage linear model for the regression relationships between a time series and a set of time-dependent covariates when the relationships change according to a seasonal pattern. The first stage consists of a piecewise constant autoregression model for these relationships. The second stage models the piecewise coefficients with harmonic equations to examine for seasonal trends. This approach models the seasonal trends in time series regression relationships in the presence of non-constant autoregression, non-constant residual variance and stochastic variation in the regression effects across time. Seasonal affective disorder (SAD) time scries data illustrate the methodology. I model the seasonally changing regression relationships between the change in daily sunlight (from the previous day) and depressive mood and between the change in daily temperature and depressive mood for a SAD patient, and I employ an empirical Bayes method to obtain efficient month-specific estimates for these relationships. США, Biometry and Field Studies Branch, National Institute of Neurological Disorders and Stroke, National Inst. of Health, Federal Building, Room 7C06, Bethesda, MD 20892. Ил. 4. Библ. 13

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
РЕГРЕССИОННАЯ ЗАВИСИМОСТЬ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
СЕЗОННЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ
ПСИХИАТРИЯ

13.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.09-04А3.497

Skaug, Hans Julius.
A nonparametric test of serial independence based on the empirical distribution function [Text] / Hans Julius Skaug, Dag Tjostheim // Biometrika. - 1993. - Vol. 80, N 3. - P591-602 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Непараметрический критерий сериальной независимости на основе эмпирической функции распределения
Аннотация: The Blum, Kiefer & Rosenblatt (1961) statistic for testing independence is considered in a time series setting. This test is, under mild conditions, shown to be consistent against lag one dependent alternatives. The null distribution of the test statistic is established, both when the marginal distribution is continuous and when it is discrete. Simulation results giving information on the size and the power of the test are provided, and comparisons are made with other tests of serial dependence. An extensior of the test is made to detect higher lag dependence and finally the test is applied to a real data example. Норвегия, Dep. of Mathematics. Univ. of Bergen, 5007 Bergen. Библ. 15

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
СТАТИСТИКА ФОН МИЗЕСА
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ КРИТЕРИЙ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ

Доп.точки доступа:
Tjostheim, Dag

14.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 92.08-04А3.558

Kovalieris, L.
A note on estimating autoregressive - moving average order [Text] / L. Kovalieris // Biometrika. - 1991. - Vol. 78, N 4. - P920-922 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Замечание об оценивании порядка [модели] авторегрессии скользящего среднего
Аннотация: Рассматривается проблема оценивания порядка и параметров процесса авторегрессии скользящего среднего (ARMA). Проаналазирован метод оценивания Hannau E. J., Rissanen J. ("Biometrika", 1982, 69 81), и показано, что он может преувеличивать порядки моделей. Предложена информационно теор. процедура оценивания порядка, и показана ее состоятельность. Имитационные эксперименты подтвердили хорошие результаты процедуры при умеренных размерах выборок. Новая Зеландия, Dep. of Mathematics and Statistics, Univ. of Otago, Dunedin. Библ. 5.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
АВТОРЕГРЕССИЯ
СКОЛЬЗЯЩИЕ СРЕДНИЕ
ОЦЕНИВАНИЕ
ПОРЯДОК

15.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.05-04А3.463

Tong, H.
A note on local parameter orttrogonality and Levinson-Durbin algorithm [Text] / H. Tong // Biometrika. - 1988. - Vol. 75, N 4. - P788-789 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Замечание о локальной ортогонализации параметров и алгоритме Левинсона-Дурбина
Аннотация: Рассматривается стационарная авторегрессионная модель p+1, AR(p+1) порядка. Пусть 'сигма'[p] вектор параметров ('сигма'[p][1],...,'сигма'[p][p]. Предположим, что ставится задача репараметризировать 'сигма'[p]+[1] - вектор параметров, описывающих модель - в ('сигма'[p], 'сигма'[p]+[1][p]+[1] посредством преобразования 'сигма'[p]+[1][i]='сигма'[p]+[1][i]('сигма'[p], 'сигма'[p]+[1][p]+[1]); i=r, p так, что 'сигма'[p]+[1][p]+[1] - частный коэф. автокорреляции - ортогонален к 'сигма'[p]. Показано, что этого можно добиться, исходя из ур-ния 'сигма'{p}[j]1]'ро'(t-s)'дельта''сигма'[p]+[1][1]/'дельта''сигма'[p]+[1][p]+[1]=-'ро'(t-p-1); t=1, P, где 'ро'(s)=corr(X[t], X[t]+[s]. Тогда пара этих ур-ний для моделей p+1 и p порядков дают требуемую локально ортогональную репараметризацию. Этот подход приводит к итоговому ур-нию, вытекающему из алгоритма Левинсона-Дурбина. Великобритания, Inst. of Math., Univ. of Kent, Canterbury, Kent CT2 7NF. Библ. 3.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
АВТОРЕГРЕССИЯ
ПАРАМЕТРЫ
ЛОКАЛЬНАЯ ОРТОГОНАЛИЗАЦИЯ

16.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 04.11-04А3.725

Tsai, Henghsiu.
A note on testing for nonlinearity with partially observed time series [Text] / Henghsiu Tsai, K. S. Chan // Biometrika. - 2002. - Vol. 89, N 1. - P245-250 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Замечание о проверке нелинейности при частично наблюдаемых временных рядах
Аннотация: Рассматривается проверка гипотез для временных рядов. Для проверки альтернативной гипотезы нелинейности авторегрессионной модели с непрерывным временем при среднем с множественными степенями нелинейности используется критерий (К) множителей Лагранжа. Данный К представляет собой обобщение К множителей Лагранжа при альтернативной модели с дискретным временем типа Tsay R.S. (Biometrika, 1986, 73, 461). Предлагаемый подход сравнивается с некоторыми из существующих К в случае конечных выборок. Сравнение производилось на имитационных экспериментах с линейными авторегрессионными моделями, самовозбуждающимися пороговыми авторегрессионными моделями, билинейными моделями и нелинейными авторегрессонными моделями с непрерывным временем, для к-рых предназначен К множителей Лагранжа. В общем, предлагаемый К превзошел по мощности остальные. Приведен иллюстративный пример на данных по пятнам на солнце и данных по численности рыси. КНР, Institute of Statistical Sci., Academia Sinica, Taipei, Taiwan 115. Табл. 4. Библ. 13

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗ
НЕЛИНЕЙНОСТИ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ЛАГРАНЖА МНОЖИТЕЛИ

Доп.точки доступа:
Chan, K.S.

17.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.10-04А3.449

Wolf, Rodney C. L.
A note on the behaviour of the correlation integral in the presence of a time series [Text] / Rodney C. L. Wolf // Biometrika. - 1990. - Vol. 77, N 4. - P689-697 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Замечание о поведении корреляционного интеграла [временного ряда]
Аннотация: Статистические аспекты теории хаоса представляют значительный интерес (особенно при анализе временных рядов). Хаостический процесс ведет себя сходно со стохастическим, напр., при графическом представлении, хотя порождается детерминистической моделью. Для последней существенно знать размерность аттрактора. С этой целью используется корреляционный интеграл - нормализованное кол-во точек в фазовом пространстве, к-рые лежат на нек-ром фиксированном расстоянии одна от др. Для сравнения св-в детерминистических хаотических и стохатических процессов исследуется ожидаемое поведение корреляционного интеграла для моделей стохастических процессов со слабой структурой шума, напр., простой авторегрессии или скользящего среднего. Если белый шум представлять как бесконечномерный хаос, то навязывание простой структуры шума приводит к уменьшению корреляционной размерности по сравнению с размерностью фазового пространства. Великобритания, Dep. of Statistics, Univ. of Oxford, 1 South Parks Road, Oxford OX1 3TG. Библ. 5.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.99
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
СТРУКТУРА ШУМА
КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ ИНТЕГРАЛ

18.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.06-04А3.552

Piper, R. D.
A personal computer based system for the analysis of time-series data [Text] : [Pap.] 51st Meet. APPS, Queensland, 17-20 Apr., 1990 / R. D. Piper, J. C. Gillies // Proc. Austral. Physiol. and Pharmacol. - 1990. - Vol. 21, N 1. - PР82 . - ISSN 0067-2084
Перевод заглавия: Система на персональной ЭВМ для анализа временных рядов
Аннотация: Разработана система машинного анализа и графики для исследования временных рядов, полученных в ходе физиол. экспериментов. Система включает программы цифровой фильтрации, сглаживания и анализа спектров энергии. Яз. программирования - Си (Microsoft версия 5.1), ЭВМ - серии IBM или совместимых с ней с операционной системой MS-DOS версии 3.2 и выше с графическим адаптером VGA и EGA. Объем требуемой памяти - 2 Мбайта. Для обеспечения быстродействия желательно использовать мат. сопроцессор. Приведено описание основных ф-ций с данными о скорости их выполнения. Австралия, Dep. of Neurology, Prince Henry Hospical, Little Bay, N. S. W. 2036. Библ. 1.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.15.17
Рубрики: ОБРАБОТКА ДАННЫХ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ПЕРСОНАЛЬНЫЕ ЭВМ
ПРОГРАММЫ
ФИНОЛОГИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Доп.точки доступа:
Gillies, J.C.

19.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 01.11-04А3.776

Tong, Howell.
A personal journey through time series in Biometrika [Text] / Howell Tong // Biometrika. - 2001. - Vol. 88, N 1. - P195-218 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Личное путешествие сквозь временные ряды в [журнале] Biometrika
Аннотация: Обзор. Рассматриваются вклады авт. журнала Biometrika за последний век в обл. анализа временных рядов (ВР). Ст. включает ряд разделов. 1. В начале. За последние 100 лет было опубликовано около 400 работ по данной теме, причем 1-ая принадлежит Стьюденту и посвящена оцениванию корреляций отклонений от текущих значений ф-ций мат. ожидания двух ВР с помощью корреляций разностей разного порядка. 2. Автокорреляционный анализ (Оценивание. Проверка гипотез). 3. Спектральный анализ (Пара Фурье, идеи сглаживания периодограмм. Периодические компоненты. Опережения и запаздывания. Авторегрессионные спектры. Выбор ширины полосы. Ошибка предсказания. Категоризованные данные). 4. Авторегрессионные модели. 5. Модели скользящего среднего (Макс. правдоподобие. Продолжительность подхода. Подход на основе выборочных автокорреляций). 6. Авторегрессионные модели скользящего среднего (Одномерный случай. Многомерный случай). 7. Пространство состояний и фильтрация Калмана. 8. Согласие подгонки (Методы, основанные на остатках. Методы, основанные на моделях). 9. Выбор модели. 10. Регрессия в ВР (Критерии. Оценивание). 11. Нестационарность (Единичный корень). 12. Частота взятия выборок и выбросы. 13. Феномены с длительной памятью. 14. Панели ВР. 15. Нелинейный анализ ВР. 16. Взгляд в будущее. Подводя итоги, авт. указывает, что анализ ВР зародился в прошедшем столетии. Две основные модели ВР - это авторегрессия, введенная Юлом в 1927 г. для изучения солнечных пятен, и модель скользящего среднего, введенная тогда же Е. Слущким для изучения бизнес-циклов. С тех пор, как показывает перечисление разделов обзора, данная обл. исключительно разрослась. Современные компьютеры играют важную роль в решении возникающих задач. Высказана надежда, что их применение позволит воспользоваться преимуществами свободы и возможностями, предоставляемыми современными технологиями, для идентификации важных концепций и развития новых методологий, а не приведет к полной зависимости от компьютеров и алгоритмов. Великобритания, Dep. of Statistics, London School of Economics, London WC2A 2AE. E-mail: h.tong@lse.ac.uk. Библ. 280

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
РАЗВИТИЕ АНАЛИЗА ЗА 100 ЛЕТ
ПУБЛИКАЦИИ В ЖУРНАЛЕ BIOMETRIKA
ОБЗОРЫ
БИБЛ. 280

20.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 89.05-04А3.461

Zeger, Scott L.
A regression model for time series of counts [Text] / Scott L. Zeger // Biometrika. - 1988. - Vol. 75, N 4. - P621-629 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Регрессионная модель для временных рядов [целых чисел]
Аннотация: Предлагается статистическая модель для регрессионного анализа временных рядов, корреляция между отдельными наблюдениями в к-рых возникает в силу существования нек-рого ненаблюдаемого процесса e[t]. При заданном e[t] среднее значения и дисперсия наблюдаемого временного ряда есть E(Y[t]|e[t])=exp(x'[t]'бета')e[t], var(Y[t]|e[t])=E(y[t]|e[t]), где 'бета' - вектор неизвестных параметров, x[t] - вектор ковариат; процесс e[t] предполагается стационарным в E(e[t])=1, cov(e[t], e[t]+[r])='сигма'{2}'ро'('тау'). Предлагаются 2 оценки 'бета', основанные на методе взвешенных наименьших квадратов и использующие состоятельные оценки 'сигма'{2} и параметров ф-ции 'ро'. Проводится сопоставление эффективности этих оценок. Представлен пример анализа данных о численностях больных полиомиелитом в США в 1970-1983 гг. Обсуждаются результаты экспериментов Монте-Карло, проведенных для изучения св-в оценок. США, Dept. of Biostatistics, Johns Hopkins Univ., Baltimore, MD 21205. Библ. 16.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ВРЕМЕННЫЕ РЯДЫ
ОЦЕНИВАНИЕ
КОРРЕЛЯЦИИ НАБЛЮДЕНИЙ
РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ

1-20 21-40 41-60 61-80 81-100 101-120

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска