• ベストアンサー

[時系列]AR(p)におけるE(ZX)の値

AR(p)モデルに従う定常系列 Xt と、白色雑音 Zt に対し、 E(XtZt)=E(Zt) が成り立つようなのですが、証明ができません。 本当にこの式は成り立つのでしょうか・・・?

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
  • goma_2000
  • ベストアンサー率48% (62/129)
回答No.1

回答になっているかどうか。。。 Xt'(t'=t-1~t-p)とZtは独立なので、ということです。 自己回帰式  Xt=a(t-1)Xt-1+a(t-2)Xt-2+....+a(t-p)Xt-p+Zt において 右辺のノイズZtとXt'(t'=t-1~t-p)が独立でないなら、Ztノイズではなくなります。なので、仮に独立でないとするなら、独立ではない成分はXt'に繰り込まれるはずです。そうして、結局はZtはXt'とは独立な成分のみが残るということです。 また、E(XtZt)=E(Zt) は正確には E(XtZt)=E(Zt^2)ですね。

wakabayashiryou
質問者

お礼

ご回答ありがとうございます。 お返事遅れてしまい大変申し訳ございません。 >E(XtZt)=E(Zt) は正確にはE(XtZt)=E(Zt^2)ですね についてなのですが、↓のサイトを見る限りでは http://tswww.ism.ac.jp/kawasaki/nagoya2001summer/sld031.htm E(XtZt)=0 となっているので、E(XtZt)=E(Zt^2)=σ^2 とは 考えにくいような気がするのですが・・・

その他の回答 (1)

  • goma_2000
  • ベストアンサー率48% (62/129)
回答No.2

> E(XtZt)=0 となっているので、E(XtZt)=E(Zt^2)=σ^2 ですが、E(XtZt)ではなく、E(XtZt)=E(Zt^2)=σ^2とかかれています。 h=0の時という条件が理解できていないのかな? いま、   E(XtXt-h)=aE(Xt-1Xt-h)+...+E(Xt-pXt-h)+E(ZtXt-h) という式においてh=0とした式を見ると最後の項がσ^2なので   E(ZtXt-h)=σ-2 (h=0の場合) となります。よって、   E(XtZt)=E(Zt^2)=σ^2 となります。 先の回答にも書きましたが、Xt'(t'=t-1~t-p)とZt(ノイズ)が直交する事は解りますか?それから自然に上の式が導かれるのですが。

wakabayashiryou
質問者

お礼

> 先の回答にも書きましたが、Xt'(t'=t-1~t-p)とZt(ノイズ)が直交する事は解りますか? あっ!やっとわかりました!解決しました! 何度もお返事を下さり、ありがとうございました!

関連するQ&A

  • 時系列モデルに関する資料を探しています

    時系列予測について独学で勉強しているのですがよく理解できません。 ARモデルやARMAモデルについて勉強をするのにお勧めの本や資料等 をご存知の方いたら教えてください。 よろしくお願いします。

  • 極限の値(e含む)が求められません。

    次の式が成り立つことを証明していただきたいです。(どんな手法を使っても構いません。) lim[x→0]{(e^x-e^(-x))/2x}=1 ★補足 これはeの極限の定義式を使って求められるのでしょうか? それとも、別の定理があったらご教授いただきたいです。

  • 時系列モデル

    交通事故が経年的に増減する理由を説明するために、時系列分析を用いて行おうと 思っています。しかし、わたしは統計に関してはシロートに近く、どのモデルを用いればよいのかわかりません。そこで、どのような式を使えばいいのか、またはどんな勉強をすれば時系列分析がわかるのか、どんな本をみればシロートにも分かるのかヒントをください。 使用するデータは人口、交通量、道路延長、自動車保有率、違反率(取締り件数)などです。よろしくおねがいします。

  • 点F(p,0)と直線x=-pとの距離がe:1であるような点Pの軌跡

    e,p>0とする。点F(p,0)と直線x=-pとの距離がe:1であるような点Pの軌跡は0<e<1のとき楕円、e=1のとき放物線、e>1のとき双曲線であることを示したいのです。 放物線はe=1のとき、y^2=4pxになることは証明できたのですが、楕円と双曲線はどう証明したらよいか分りません。 よろしくお願いいたします。

  • 【時系列解析】定常過程の一般形の証明について

     定常過程の一般形の証明について質問させてください。 現在、時系列解析を学ぼうと思い、 http://www.iwanami.co.jp/.PDFS/02/0/0227610.pdf (注:PDFファイル) の1.3 線形過程の項目を読んでいました。(13ページあたり) この資料によれば、 --- y[t] =Σ[j=0,∞] α[j]ε[t-j], α[0] = 1, Σ[j=0,∞] α[j]^2 < ∞ …(1) ここで,{ε[t]} ∼ i.i.d.(0, σ^2) である.定数の係数列{α[j]} と確率過程 {ε[t]} に関するこれらの条件のもとで,{y[t]} は定常過程となる --- とあります。 手元にある別の参考書では、Σ[j=0,∞] |a[j]| <∞…(2)が成り立つなら定常性が成り立ち、短期記憶、つまりy[t]の自己共分散S =Σ[h=0,∞] |Cov(y[t], y[t+h])| は有限値となると書かれているのですが、なぜΣ[j=0,∞] |a[j]| <∞が成り立つなら定常性が成り立ち、短期記憶が成り立つのでしょうか。 (2)のような条件が持ち出される理由がわかりません。 (2)は(1)の定常性を証明するのに必要だからでしょうか。 仮に必要なのだとしたら、なぜ(2)の条件があれば(1)の定常性が保証されるのでしょうか。この証明を教えてください。 線形代数、統計学と確率論の基礎(確率の基礎から仮説検定まで)は理解しています。よろしくお願いいたします。

  • ∫[-∞~∞]e^{(-p^2x^2-qx)}dx=~の証明

    公式集に下のような公式をみつけました。 ∫[-∞~∞]e^{(-p^2x^2-qx)}dx=e^(q^2/4p^2)√π/p ですがこの公式がなぜ成り立つのかがわかりません。 証明がのっている本、サイト等を教えてください。

  • P4P800-E DX の電源相性について。

    毎月少しずつパーツを買って、P4を自作したいと考えています。(お小遣いも限られてますので、毎月楽しむために・・・) まずは先月、 ケース:FJ(2)(WINDY)・・・妻の好みもあり・・・ 電源:SF-450TS(SUPER FLOWER)・・・店員のお薦めで を購入しました。いよいよ今月、MBとCPU、メモリを購入予定です。MBは、P4P800-E DXを購入しようと決めていたのですが、ネットでいろいろ調べていると、 >http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?q=909042 >ちなみにASUS P4P800-E Deluxe電源の相性で問題児らしいですね。 >http://pc5.2ch.net/test/read.cgi/jisaku/1088166555/ >7 :Socket774 :04/06/25 21:32 ID:weaNx9nN >【P4P800-E Delux 】は電源相性がある模様。 >前モデルの【P4P800 Delux】は無問題。 >(´・ω・`)ショボーン >ENERMAX EG465P-VE >Antec True430 >Antec True 480 /S-ATA >Super Flower SF-450TS >サードウェーブ T 300P4(糞電源) 上記のような情報が・・・。 SF-450TS の名前があり、少々ショックを受けているのですが、 実際はいかがなものでしょうか。 やはり、4層基盤と安価なコンデンサのためでしょうか。 もし、本当に電源の相性があるならば、やむを得ずもう1万円奮発して、P4C800-E DXにしようと思っています。 ご存じの方がおられましたら、よろしくお願いいたします。

  • ASUS P4P800-E にあう ビデオカード

    ASUS P4P800-E Socket478 865PEチップセット http://www.asus.co.jp/products.aspx?l1=3&l2=12&l3=31&model=178&modelmenu=1 を購入したのですが、所持していたビデオカードは差すところが大きくてあいませんでした。 SAPPHIRE Radeon 9600 ATLANTIS 128MB DDR というのが合うような情報がありましたが、 予定外の出費になってしまい、とにかく映ればいいので中古で安いものはありませんか?

  • 周期変動の除去について

    ARMAモデルを適用するために、時系列データが定常かどうか 調べたのですが、時系列には周期性が含まれていました。 定常なデータにするためにトレンドや季節変動を除去することは よく聞くのですが、周期性を除去するべきかどうか迷っています。 やはりARMAモデルを適用する場合時系列から周期性を除去した 方がいいのでしょうか? また、除去するために有効な手法というのはあるのでしょうか? 教えてください。よろしくお願いします。

  • 確率変数Xの積率母関数がe^(4(e^t-1))である。P(μ-2σ<X<μ+2σ)=0.931を示せ

    証明問題で疑問があります。 [問]確率変数Xの積率母関数がe^(4(e^t-1))である。P(μ-2σ<X<μ+2σ)=0.931を示せ。 [解] f(t):=e^(4(e^t-1))と置くと, f'(t)=4e^te^(4(e^t-1)),f"(t)=16e^(2t)e^(4(e^t-1))+4e^te^(4(e^t-1)) からf'(0)=4,f"(0)=20 よって E(X)=4,E(X^2)=20 これから P(4-2・2<X<4+2・2)=P(0<X<8)=P(1≦X≦7) から先に進めません。どうすればいいのでしょうか?