Autocorrelation Structure(자기상관 구조)란 무엇입니까?
Autocorrelation Structure 자기상관 구조 - We also used the variance function and an autocorrelation structure to describe within-plot heteroscedasticity and autocorrelation. [1] We introduce a wild multiplicative bootstrap for M and GMM estimators in nonlinear models when autocorrelation structures of moment functions are unknown. [2] In the common formulation of Du and Li (1991,JTSA), INAR models of order p share the autocorrelation structure with classical autoregressive time series. [3] Physiological noise scales with sensitivity, and its autocorrelation structure is altered in rapidly sampled data, suggesting that new approaches are needed for physiological noise removal in fast fMRI. [4] We propose here an alternative, the latent scale covariogram, whose graph reflects the autocorrelation structure of the underlying normal field. [5] In addition, various properties of the new process are derived such as conditional distribution and autocorrelation structure. [6] The effect of the autocorrelation structure on the accuracy of ACD estimation is also investigated. [7] The proposed structures take into account the autocorrelation structure and offer more effective designs of control charts for efficient process monitoring. [8] Initially we have analysed the autocorrelation structures, which has shown a wave pattern in the case of SN. [9]또한 플롯 내 이분산성과 자기상관을 설명하기 위해 분산 함수와 자기상관 구조를 사용했습니다. [1] 모멘트 함수의 자기상관 구조를 알 수 없는 경우 비선형 모델에서 M 및 GMM 추정기에 대한 와일드 곱셈 부트스트랩을 소개합니다. [2] Du와 Li(1991, JTSA)의 일반적인 공식에서 차수 p의 INAR 모델은 고전적 자기회귀 시계열과 자기상관 구조를 공유합니다. [3] 생리학적 잡음은 민감도에 따라 확장되고, 그 자기상관 구조는 빠르게 샘플링된 데이터에서 변경되어 고속 fMRI에서 생리학적 잡음 제거를 위한 새로운 접근 방식이 필요함을 시사합니다. [4] 여기서 우리는 그래프가 기본 정상 필드의 자기상관 구조를 반영하는 대안인 잠재 규모 공변량도를 제안합니다. [5] 또한 조건부 분포 및 자기상관 구조와 같은 새로운 프로세스의 다양한 속성이 도출됩니다. [6] ACD 추정의 정확도에 대한 자기상관 구조의 영향도 조사됩니다. [7] 제안된 구조는 자기상관 구조를 고려하고 효율적인 프로세스 모니터링을 위해 보다 효과적인 관리도 설계를 제공합니다. [8] 처음에 우리는 SN의 경우 파동 패턴을 나타내는 자기상관 구조를 분석했습니다. [9]
Spatial Autocorrelation Structure 공간 자기상관 구조
The spatial autoregressive (SAR) models are widely used in spatial econometrics for analyzing spatial data involving spatial autocorrelation structure. [1] Spatial autocorrelation structures and relationships between surface water isotopic signatures and geologic and topographic metrics throughout the network were determined using Spatial Stream Network models. [2] changes in normalized surface irradiance over specified intervals of time) and their spatial autocorrelation structures is important for the reliable grid integration of photovoltaic power systems. [3]SAR(spatial autoregressive) 모델은 공간 자기상관 구조와 관련된 공간 데이터를 분석하기 위해 공간 계량경제학에서 널리 사용됩니다. [1] 공간적 자기상관 구조와 네트워크 전체의 지표수 동위원소 시그니처와 지질 및 지형 메트릭 간의 관계는 Spatial Stream Network 모델을 사용하여 결정되었습니다. [2] 지정된 시간 간격에 대한 정규화된 표면 복사 조도의 변화) 및 공간 자기상관 구조는 태양광 발전 시스템의 안정적인 그리드 통합에 중요합니다. [3]