波动分析中去中心化方法的比较

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摘要翻译：
我们考察了最近提出的几种用于检测数据序列中长程相关性的方法，这些方法基于与已建立的降散波动分析(DFA)相似的思想。特别是，我们详细比较了常规DFA和最近提出的两种方法：中心移动平均法(CMA)和改进的分散波动分析法(MDFA)。我们发现，CMA在弱趋势的长数据中与DFA性能相当，在弱趋势的短数据中略优于DFA。当比较标准DFA和MDFA时，我们观察到DFA在我们研究的几乎所有例子中都表现得稍微好一点。我们还讨论了几种类型的趋势如何影响不同类型的DFA。对于数据中的弱趋势，新方法在这些方面与DFA具有可比性。然而，如果数据中趋势的函数形式事先不知道，那么DFA仍然是选择的方法。只有使用不同的去中心多项式对DFA结果进行比较，才能充分认识到趋势。推荐了与独立方法的比较，以证明长期相关性。
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英文标题：
《Comparison of detrending methods for fluctuation analysis》
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作者：
Amir Bashan, Ronny Bartsch, Jan W. Kantelhardt, and Shlomo Havlin
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最新提交年份：
2008
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Computational Physics        计算物理学
分类描述：All aspects of computational science applied to physics.
应用于物理学的计算科学的各个方面。
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一级分类：Physics        物理学
二级分类：Data Analysis, Statistics and Probability        数据分析、统计与概率
分类描述：Methods, software and hardware for physics data analysis: data processing and storage; measurement methodology; statistical and mathematical aspects such as parametrization and uncertainties.
物理数据分析的方法、软硬件：数据处理与存储；测量方法；统计和数学方面，如参数化和不确定性。
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英文摘要：
  We examine several recently suggested methods for the detection of long-range correlations in data series based on similar ideas as the well-established Detrended Fluctuation Analysis (DFA). In particular, we present a detailed comparison between the regular DFA and two recently suggested methods: the Centered Moving Average (CMA) Method and a Modified Detrended Fluctuation Analysis (MDFA). We find that CMA is performing equivalently as DFA in long data with weak trends and slightly superior to DFA in short data with weak trends. When comparing standard DFA to MDFA we observe that DFA performs slightly better in almost all examples we studied. We also discuss how several types of trends affect the different types of DFA. For weak trends in the data, the new methods are comparable with DFA in these respects. However, if the functional form of the trend in data is not a-priori known, DFA remains the method of choice. Only a comparison of DFA results, using different detrending polynomials, yields full recognition of the trends. A comparison with independent methods is recommended for proving long-range correlations.
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PDF链接：
https://arxiv.org/pdf/0804.4081

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关键词：去中心化 中心化 correlations Econophysics Mathematical CMA 序列 分析法 分散 recently