14.1 自相关的性质 14.2 自相关的后果 14.3 自相关的诊断 14.4 补救措施 14.5 如何估计 自相关系数 14.6 总结

●什么是自相关 ●自相关的后果 ●自相关的检验 ●自相关性的补救

一、什么是自相关 二、自相关的后果 三、自相关的检验 四、自相关性的补救

12.1自相关的性质 一、随机干扰项之间存在相互依存性。 二、区分一对概念:自相关与序列相关

5.4 样本自相关与部分自相关函数 5.5 自相关性检验 5.6 ARMA模型的实证分析及应用 5.7 实例应用：中国CPI通胀率的AR模型

时间序列的自相关 一阶自回归 高阶自回归 自回归分布滞后模型 误差修正模型 移动平均与ARMA模型 脉冲响应函数 向量自回归过程 VAR的脉冲响应函数 格兰杰因果检验 VAR的Stata命令及实例 时间趋势项 季节调整 日期数据的导入

1. Suppose the linear regression model is如果不恒成立,则称误差项是序列相关的(自相关的)。(serial correlation) 2.产生序列相关的原因及序列相关的影响 1)原因 (1)经济行为的惯性或冲击的惯性(SARS) (2)模型误设(Model misspecification) 2、序列相关对估计与检验的影响与异方差性类似

采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测，并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先，毫米波FMCW雷达发射电磁波信号，并接收来自身体的反射信号。然后，通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息，消除直流偏置并完成相位解缠。最后，基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号，利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响，进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试，结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%

11.1 动力学环境分类 11.2 概述 11.3 自相关与自谱 11.4 各态历经性随机激励下线性系统响应计算

第一节 异方差的存在与检验 第二节 协方差为对角阵的广义线性模型 第三节 自相关线性模型 第四节 广义矩估计方法 (GMM) 第五节 协方差阵正定的广义线性模型 第六节 协方差阵半正定的广义线性模型