Статистический анализ и моделирование процессов авторегресии и скользящего среднего

Дана реализация стационарного в широком смысле эргодического случайного процесса с дискретным временем (стационарная случайная последовательность, временной ряд) – выборка из 5000 последовательных значений (отсчётов) процесса.
1.Оценить моментные функции случайного процесса, рассчитав выборочное среднее, выборочную дисперсию и выборочную нормированную корреляционную функцию. Оценить радиус корреляции случайного процесса. Изобразить графически оценку нормированной корреляционной функции.
2.Построить модели авторегрессии (АР), модели скользящего среднего (СС) и смешанные модели авторегрессии и скользящего среднего (АРСС) до третьего порядка включительно: АРСС (M, N), M = 0, 1, 2, 3; N = 0, 1, 2, 3. Каждую из построенных моделей записать в явном виде с численными значениями параметров.

Задание 3
1. Моментные функции исходного процесса 4
2. Построение моделей АРСС 6
2.1 Описание метода 6
2.2 Примеры расчетов. 7
3.Теоретические нормированные корреляционные функции моделей 9
4. Оценка спектральной плотности мощности 10
5. Моделирование 12
6. Оценка моментных функций смоделированного процесса 13
Заключение 14
Список использованной литературы 15
Приложение A Текст программы 16