Estude processos autorregressivos não fracamente estacionários
O Mathematica 10 suporta processos de séries temporais com valores passados fornecidos, que abrangem tanto séries temporais estacionárias condicionadas aos valores do passado, quanto séries temporais não estacionárias com condições iniciais. Quando os coeficientes autorregressivos não satisfizerem a condição de estacionariedade, a função de variância da fatia do processo temporal cresce sem restrições.
Defina um processo autorregressivo cujos coeficientes autorregressivos não satisfaçam a condição de estacionariedade fraca.
In[1]:= | ![]() X |
Out[1]= | ![]() |
In[2]:= | ![]() X |
Out[2]= | ![]() |
In[3]:= | ![]() X |
Faça a amostragem do processo.
In[4]:= | ![]() X |
In[5]:= | ![]() X |
Out[5]= | ![]() |
Compute a função média e a função de covariância do processo.
In[6]:= | ![]() X |
Out[6]= | ![]() |
In[7]:= | ![]() X |
Out[7]= | ![]() |
Visualize a função de covariância como uma função de tempo para alguns valores do atraso
.
In[8]:= | ![]() X |
Out[8]= | ![]() |