基于极值理论的EXPAR时序模型异常点诊断

被引:4
作者
田玉柱 [1 ]
冉延平 [1 ]
陈平 [2 ]
机构
[1] 天水师范学院数学与统计学院
[2] 东南大学数学系
关键词
异常点; EXPAR模型; 极值理论; IO; AO;
D O I
10.13860/j.cnki.sltj.2010.04.004
中图分类号
O211.61 [平稳过程与二阶矩过程];
学科分类号
摘要
本文基于极值理论给出诊断EXPAR模型异常点检验统计量的渐近分布,并依此渐近分布来选取检验的临界值。这种方法选取的临界值可保证控制在一定显著性水平下,而且可以计算渐近p值,比仿真选取的临界值更科学合理。
引用
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共 3 条
[1]   FAR模型几个异常点诊断统计量的渐近分布 [J].
田玉柱 ;
陈平 .
重庆工学院学报(自然科学版), 2007, (12) :61-67+81
[2]   Outliers in functional autoregressive time series [J].
Battaglia, F .
STATISTICS & PROBABILITY LETTERS, 2005, 72 (04) :323-332
[3]  
Functional Coefficient Autoregressive Models: Estimation and Tests of Hypotheses[J] . RongChen,Lon‐MuLiu.Journal of Time Series Analysis . 2001 (2)