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ToInvertibleTimeSeries

ToInvertibleTimeSeries[tproc]

時系列過程 tproc を可逆にしたものを返す．

詳細

ToInvertibleTimeSeriesは，平均と共分散関数を保存するように移動平均係数とノイズ共分散を変更した，同じタイプの可逆な時系列過程を生成する．
可逆な時系列表現は，単位円に対して単位円外の対応する伝達関数の零点を反射することで生成される．単位円上に零点が存在する場合，可逆表現は存在しない．
ToInvertibleTimeSeriesには，数値による移動平均係数が必要である．
TimeSeriesInvertibilityは記号係数の可逆条件を与える．
ToInvertibleTimeSeriesは，MAProcess，ARMAProcess，ARIMAProcess，FARIMAProcess等の時系列過程に使うことができる．

例題

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例 (1)

可逆表現を求める：

新たな過程が可逆かどうかチェックする：

スコープ (4)

可逆ではない時系列とその可逆表現を比較する：

可逆表現を求める：

平均を比較する：

共分散関数を比較する：

可逆ではない時系列とその可逆表現を比較する：

TransferFunctionModelを計算する：

固定ランダムシードについて，両方の過程のランダムなサンプルを比較する：

可逆ではない時系列とその可逆表現について考える：

対応する伝達関数を求める：

各過程のシミュレーションのノイズは異なるが，過去のノイズに対する依存性は小さくなった：

可逆ではない過程とその可逆表現からランダムなサンプルを生成する：

可逆表現を求める：

ランダムなサンプルを生成する：

サンプルを比較する：

サンプルの相関関数は同程度である：

特性と関係 (2)

可逆過程のToInvertibleTimeSeriesはもとの過程を返す：

ToInvertibleTimeSeriesは，移動平均係数とノイズ分散のみをスケールする：

考えられる問題 (1)

ToInvertibleTimeSeriesは存在しないかもしれない：

単位円上にTransferFunctionModelの零点がある：

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