Оценивание корреляционной функции - метод Юла-Уалкера
![Подпись: Из соотношения, связывающего параметры АРСС-модели с порядком авторегрессии p и скользящего среднего q:

Поскольку полагается, что u[k] - белый шум, то
, 
, m>q
, m<0
В частном случае для авторегрессионных параметров, получаем :
, 
, m=0
, m<0
В матричном виде эти соотношения выглядят следующим образом :

Таким образом, если задана автокорреляционная последовательность для , то АР-параметры можно найти в результате решения последнего матричного соотношения (называемого нормальными уравнениями Юла-Уалкера), где автокорреляционная матрица является и теплицевой, и эрмитовой.
Наиболее очевидным подходом к авторегрессионному оцениванию является решение нормальных уравнений Юла-Уалкера, в которые вместо значений неизвестной автокорреляционной функции подставляем их оценки. Результаты экспериментов с этим, первым методом АР-оценивания и сравнение с другими методами этого класса приведены в соответствующем разделе.](index_image2215.gif)
