Wolfram Language

Matrices aléatoires

Simulez un processus de vecteur autorégressif

Utlisez MatrixNormalDistribution pour simuler le processus autorégressif vectoriel.

In[1]:=
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sigR = Covariance[ARProcess[{a}, 1][Range[0, 100]]]; sigC = {{s11, s12}, {s12, s22}};
In[2]:=
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rules = {a -> 1/2, s11 -> 1, s12 -> 1/2, s22 -> 3};
In[3]:=
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\[ScriptCapitalD] = MatrixNormalDistribution[sigR, sigC] /. rules;

Simulez un échantillon aléatoire de la matrice de distribution.

In[4]:=
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vals = RandomVariate[\[ScriptCapitalD], 10^4];

Construisez TemporalData à partir des valeurs échantillonnées.

In[5]:=
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td = TemporalData[vals, {0, Length[sigR] - 1, 1}, ValueDimensions -> 2]
Out[5]=

Estimez le processus vecteur autorégressif diagonale.

In[6]:=
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proc = ARProcess[{a IdentityMatrix[2]}, sigC];
In[7]:=
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sol = FindProcessParameters[td, proc]
Out[7]=

Comparez aux valeurs d'origine.

In[8]:=
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sol[[All, 2]] - rules[[All, 2]]
Out[8]=

Exemples connexes

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