Test for independence and causality in time series models

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Test for independence and causality in time series models : 시계열 모형에서 독립성 및 인과성 검정

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	이상열	-
dc.contributor.author	김은희	-
dc.date.accessioned	2009-12-15T08:52:26Z	-
dc.date.available	2009-12-15T08:52:26Z	-
dc.date.copyright	2003.	-
dc.date.issued	2003	-
dc.identifier.uri	http://dcollection.snu.ac.kr:80/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000059728	eng
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/10371/20964	-
dc.description	Thesis (doctoral)--서울대학교 대학원 :통계학과,2003.	en
dc.format.extent	v, 85 leaves	en
dc.language.iso	en	-
dc.publisher	서울대학교 대학원	en
dc.subject	독립성 검정	en
dc.subject	Independence test	en
dc.subject	무한 차수 자기회귀 모형	en
dc.subject	Infinite order autoregressive processes	en
dc.subject	Cramer-von Mises 통계량	en
dc.subject	The cramer-von mises test	en
dc.subject	잔차의 경험적 분포함수	en
dc.subject	Residual empirical process	en
dc.subject	Granger 인과성	en
dc.subject	Weak onvergence	en
dc.subject	혼합 정규분포	en
dc.subject	Granger causality	en
dc.subject	정상 시계열	en
dc.subject	Normal mixture distribution	en
dc.subject	꼬리가 두터운 모형	en
dc.subject	Stationary time series model	en
dc.subject	Heavy-tailed distribution.	en
dc.title	Test for independence and causality in time series models	en
dc.title.alternative	시계열 모형에서 독립성 및 인과성 검정	en
dc.type	Thesis	-
dc.contributor.department	통계학과	-
dc.description.degree	Doctor	en

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