时间序列中非线性变化的多重分形测试
摘要：生物和心理行为的创造力和产生是非线性的。然而，这并不意味着只有这些行为的测量是曲线的。此外，线性模型可能无法将这些测量减少为独立随机因素的总和，这意味着随时间的推移发生非线性的变化。本研究回顾了一些涉及随时间线性变化的概念，并详细介绍了所涉及的数学步骤。它引入了多重分形作为一个有助于确定测量时间序列是否以及以何种程度展现出随时间的非线性变化的数学框架。数学步骤包括多重分形分析和生成替代数据以解决多重分形是否涉及非线性随时间的变化。最终，当测量值不符合传统线性模型的结构时，多重分形建模使我们能够明确非线性偏离，并可能允许发展既依赖线性又依赖非线性过程的理论。
作者：Damian G. Kelty-Stephen, Elizabeth Lane, Madhur Mangalam
论文ID：2105.13113
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2021-05-28