Prévision linéaire des processus à longue mémoire
Texte intégral
Figure
![Fig. 2.2 – Ratio r(k), d ∈ ]0, 1/2[ defined in (2.33) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.50.00.10.20.30.40.50.60.7 dratio k=75k=20](https://thumb-eu.123doks.com/thumbv2/123doknet/7801973.260879/39.892.267.663.231.595/fig-ratio-r-k-d-defined-dratio-k.webp)
![Fig. 3.1 – Empirical variance of X ] T,k (1) − X f k (1) for a fractionally integrated noise (d = 0.2) as a function of k in log-log scale.](https://thumb-eu.123doks.com/thumbv2/123doknet/7801973.260879/62.892.207.612.197.559/fig-empirical-variance-fractionally-integrated-noise-function-scale.webp)
![Fig. 3.3 – Empirical distributions of prediction error for X ] T,k (1) defined in (3.7) and for the Hidalgo-Yajima predictor defined by (3.30)](https://thumb-eu.123doks.com/thumbv2/123doknet/7801973.260879/63.892.182.750.612.940/empirical-distributions-prediction-defined-hidalgo-yajima-predictor-defined.webp)
![Fig. 3.4 – Empirical distributions of prediction errors for X ] T,k (1) defined in (3.7) and for the least-squares predictor](https://thumb-eu.123doks.com/thumbv2/123doknet/7801973.260879/64.892.131.696.613.941/fig-empirical-distributions-prediction-errors-defined-squares-predictor.webp)
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