Analyse spectrale : spectre intégré et autocovariance

Cette séance de cours de l'instructeur couvre l'analyse spectrale des processus stochastiques stationnaires à temps discret, en se concentrant sur le spectre intégré et l'autocovariance. La séance de cours explique les propriétés du processus d'accroissement orthogonal, la covariance des variables aléatoires complexes et la séquence de relation. Elle s'enfonce dans la transformée de Fourier, les fonctions de densité spectrale et le théorème de décomposition de Lebesgue. De plus, il traite des scénarios de spectres purement continus, purement discrets et mixtes, ainsi que de l'estimation des modèles de séries chronologiques et de la convergence au carré moyen.