Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Applied regression analysis / Praktic / 2 / cookbook-en.pdf
Скачиваний:
35
Добавлен:
10.05.2015
Размер:
1.26 Mб
Скачать

Amplitude A

Phase

U1 = A cos and U2 = A sin often normally distributed rv's

Periodic mixture

 

 

 

 

 

 

q

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xt =

 

(Uk1 cos(2 !kt) + Uk2 sin(2 !kt))

 

 

 

 

 

k=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

for k = 1; : : : ; q, are independent zero-mean rv's with variances 2

Uk1; Uk2, q

2 cos(2 ! h)

 

 

k

 

 

 

P t

 

 

 

 

 

k

 

k=1

k

 

 

 

(h) =

k=1

 

q

k

 

 

 

 

(0) = E x2

=

 

 

2

 

 

 

Spectral

representation of a periodic process

 

 

 

P

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(h) = 2 cos(2 !0h)

 

 

 

 

 

 

 

2

2

 

 

 

 

 

 

 

=

 

e 2 i!0h

+

 

e2 i!0h

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

2

 

Z1=2

=e2 i!h dF (!)

1=2

Spectral distribution function

8 2

 

 

!0< !0

 

 

 

F (!) =

=2 !

 

 

 

 

>

0

 

! <

!

 

 

 

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

 

 

<

 

!

 

!0

 

 

 

 

 

 

 

>

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

F (1) = F ( 1=2) = 0

:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

F (1) = F (1=2) = (0)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Spectral density

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

1

 

1

X

(h)e 2 i!h

 

 

!

 

 

f(!) =

2

2

 

h=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

 

 

 

 

 

1=2

 

 

2 i!h

f(!) d! h = 0; 1; : : :

Needs Ph=1 j (h)j < 1 =)

(h) = R 1=2 e

 

f(!) 0

f(!) = f( !)f(!) = f(1 !)

R 1=2

(0) = V [xt] = 1=2 f(!) d!

White noise: fw(!) = w2

ARMA (p; q) ; (B)xt = (B)wt:

 

f

x

(!) = 2

j (e 2 i!)j2

 

 

 

w j (e 2 i!)j2

 

p

 

 

 

q

kzk

where (z) = 1 Pk=1

kzk and (z) = 1 + Pk=1

Discrete Fourier Transform (DFT)

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Xi

 

 

 

 

 

 

 

 

d(!j) = n 1=2

xte 2 i!jt

 

 

 

 

 

 

=1

 

 

 

 

Fourier/Fundamental frequencies

 

 

 

 

 

 

 

 

 

!j

= j=n

 

 

Inverse DFT

 

 

 

n 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Xj

 

 

 

 

 

 

 

 

xt = n 1=2

d(!j)e2 i!jt

 

 

 

 

 

 

=0

 

 

 

 

Periodogram

 

 

 

I(j=n) = jd(j=n)j2

 

 

Scaled Periodogram

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

P (j=n) =

4

I(j=n)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

2

n

2

2

n

2

 

 

 

 

 

 

 

X

 

 

 

Xt

 

 

 

 

 

 

+ n

 

=

 

 

n t=1 xt cos(2 tj=n!

=1 xt sin(2 tj=n!

 

22 Math

22.1Gamma Function

Z 1

Ordinary: (s) = ts 1e tdt

0

Z 1

Upper incomplete: (s; x) = ts 1e tdt

x

Z x

Lower incomplete: (s; x) = ts 1e tdt

0

( + 1) = ( )

> 1

(n) = (n 1)!

n 2 N

p

 

 

 

(1=2) =

 

22.2Beta Function

Ordinary: B(x; y) = B(y; x) =

Z0

1

 

 

 

 

 

 

 

 

tx 1(1 t)y 1 dt = (x + y)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(x) (y)

Incomplete: B(x; a; b) = Z0x ta 1(1 t)b 1 dt

 

 

 

 

 

Regularized incomplete:

a+b 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

B(x; a; b)

a;b

 

 

 

 

 

 

 

 

 

I (a; b) =

=2N

Xj

 

(a + b 1)!

 

xj(1

 

x)a+b 1 j

 

 

 

 

 

x

B(a; b)

 

 

j!(a + b

 

1

 

j)!

26

=a

I0(a; b) = 0 I1(a; b) = 1Ix(a; b) = 1 I1 x(b; a)

22.3Series

Finite

 

n

 

 

 

 

+ 1)

 

 

 

 

 

Xk =

 

 

 

 

 

 

 

 

n(n

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

 

k=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

X(2k 1) = n2

 

 

 

 

 

k=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

1)(2n + 1)

 

Xk2

 

 

 

 

 

 

=

n(n +

 

 

 

 

 

 

6

 

 

 

k=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

+ 1)

2

k=1 k3

= n(n2

 

 

 

 

X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

cn+1 1

 

 

 

 

ck

=

 

c = 1

 

kX

 

 

c

 

1

 

 

 

6

 

=0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Binomial

 

n

k

= 2n

 

 

 

 

 

k=0

 

 

 

 

 

 

X

n

 

 

 

 

 

 

 

 

r k

 

 

 

 

 

 

 

 

n

=

n

 

k=0

 

 

X

+ k

 

 

r + n + 1

 

 

m

= m + 1

 

 

 

n

 

 

k=0

 

 

 

X

k

 

 

n + 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

r

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Vandermonde's Identity:

 

 

k=0

k r k

=

r

 

X

m

 

n

 

 

 

m + n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Binomial Theorem:

 

 

 

k=0

k an kbk = (a + b)n

 

 

X

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

In nite

1

X

k=0

1

X

k=0

1

X

k=0

1

X

k=0

pk = 1

1 p

1

pk = 1 p p jpj < 1

 

 

;

 

 

 

 

 

 

 

 

X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k=1

pk!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

d

1

 

 

d 1

 

1

 

kpk 1 =

 

 

=

 

 

 

=

 

jpj < 1

dp

k=0

dp

1 p

(1 p)2

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

r + k

 

 

 

 

X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

xk = (1 x) r r 2 N+

 

 

k

 

1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k pk = (1 + p)

jpj < 1 ; 2 C

 

 

22.4Combinatorics

Sampling

k out of n

 

w/o replacement

 

 

 

 

w/ replacement

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

k 1

 

 

 

 

n!

 

 

 

 

 

 

 

 

ordered

 

Y

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

nk

 

 

 

 

 

 

(n

 

k)!

 

 

 

 

nk =

(n i) =

 

 

 

 

 

 

 

i=0

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

unordered

n

 

=

nk

=

 

 

n!

 

 

 

 

 

n 1 + r

=

n 1 + r

 

k

 

k!

k!(n k)!

 

 

 

 

 

r

 

n 1

Stirling numbers, 2nd kind

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(0

 

 

 

k

 

 

 

 

k

 

k

1

 

 

 

0

 

else

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n = k n

1 + n 1

 

1 k n

n = 1 n = 0

 

Partitions

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

n

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Pn+k;k =

Xi

 

 

 

k > n : Pn;k = 0

n 1 : Pn;0 = 0; P0;0 = 1

 

 

Pn;i

 

 

 

 

 

=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Balls and Urns

 

 

f : B ! U

 

 

D = distinguishable, :D = indistinguishable.

 

 

 

 

 

 

 

jBj = n, jUj = m

 

f arbitrary

 

f injective

f surjective

f bijective

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(0

 

 

else

m

(0

else

B : D; U : D

 

 

mn

 

 

 

mn

 

m

n

m! n

n! m = n

B : :D; U : D

 

 

n

 

 

 

 

n

 

m

 

1

(0

else

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1

m = n

 

 

 

 

 

 

 

m + n 1

 

 

 

 

 

m

 

n 1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

:

 

 

 

m

 

k

 

 

 

(0

 

 

else

 

m

 

(0

else

B : D; U : D

 

k=1

 

 

 

1 m n

 

 

1

m = n

 

 

 

 

 

 

 

X

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

B : D; U : D

 

m

P

 

 

 

 

1 m n

P

 

 

1

m = n

 

X

 

 

 

 

 

 

:

 

 

 

:

 

 

 

n;k

 

 

(0

 

 

else

 

 

n;m

(0

else

 

 

 

 

 

k=1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

References

[1]P. G. Hoel, S. C. Port, and C. J. Stone. Introduction to Probability Theory. Brooks Cole, 1972.

[2]L. M. Leemis and J. T. McQueston. Univariate Distribution Relationships.

The American Statistician, 62(1):45{53, 2008.

[3]R. H. Shumway and D. S. Sto er. Time Series Analysis and Its Applications With R Examples. Springer, 2006.

[4]A. Steger. Diskrete Strukturen { Band 1: Kombinatorik, Graphentheorie, Algebra. Springer, 2001.

[5]A. Steger. Diskrete Strukturen { Band 2: Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Springer, 2002.

[6]L. Wasserman. All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference. Springer, 2003.

27

]. 2

Univariate distribution relationships, courtesy Leemis and McQueston [

28

Соседние файлы в папке 2