长程相关噪声的波动序列的替代测试
摘要：波动序列的去趋势波动分析（DFA）[1]在识别样本中可能存在非线性/多重分形动力学方面被发现是有用的[2-4]。长程波动相关可能是静态和动态的非线性的结果。为了支持动态非线性，我们将假设测试与波动分析结合使用[2-4]。在这个简短的通信中，我们研究了长程相关噪声以及他们的静态、可逆的非线性变换的波动序列的假设测试。使用FARIMA（0，d，0）产生长程相关的单分形噪声，并使用高斯和非高斯创新。我们发现，在具有非高斯创新的FARIMA（0，d，0）的情况下，在大时间尺度上样本和假设对应物之间的缩放行为存在明显的偏差，而在高斯创新的情况下没有观察到这种差异。结果鼓励在存在非高斯创新的情况下对假设测试进行谨慎解释。
作者：Radhakrishnan Nagarajan
论文ID：physics/0603126
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2009-11-11