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如何从未知分布的给定数字序列中生成相关数字序列?即,不正常。

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一种方法是使用AR(自回归)模型。我更喜欢 AR(1) 的以下公式,它与 Wikipedia 文章中的公式略有不同:

X(t) = mu + rho * (X(t-1) - mu) + epsilon(t)

其中epsilon' 是独立且同分布的随机变量,具有您喜欢的任何边际分布,只要它具有零均值和有限方差。使用此公式,AR 的平均值为mu,滞后 1 处的相关性为rho。随着滞后的增加,相关结构在几何上消失了。

如果R是具有所需边际分布的随机变量,但E[R]不为零,则您始终可以将其重新居中以获得零均值 epsilon:

epsilon(t) = R(t) - E[R]

为和选择一个随机起始值X(0),然后迭代以获得尽可能多的 ' 。E[X(0)] = muVar(X(0)) = Var(epsilon)/(1 - rho^2)X

于 2013-09-02T10:46:37.487 回答