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Bayesian estimation of the self-similarity exponent of the Nile River fluctuation

  • The aim of this paper is to estimate the Hurst parameter of Fractional Gaussian Noise (FGN) using Bayesian inference. We propose an estimation technique that takes into account the full correlation structure of this process. Instead of using the integrated time series and then applying an estimator for its Hurst exponent, we propose to use the noise signal directly. As an application we analyze the time series of the Nile River, where we find a posterior distribution which is compatible with previous findings. In addition, our technique provides natural error bars for the Hurst exponent.

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Verfasserangaben:Sabah Benmehdi, Natallia Makarava, N. Benhamidouche, Matthias HolschneiderORCiDGND
DOI:https://doi.org/10.5194/npg-18-441-2011
ISSN:1023-5809
Titel des übergeordneten Werks (Englisch):Nonlinear processes in geophysics
Verlag:Copernicus
Verlagsort:Göttingen
Publikationstyp:Wissenschaftlicher Artikel
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2011
Erscheinungsjahr:2011
Datum der Freischaltung:26.03.2017
Band:18
Ausgabe:3
Seitenanzahl:6
Erste Seite:441
Letzte Seite:446
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät / Institut für Geowissenschaften
Peer Review:Referiert
Publikationsweg:Open Access
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