Hurst一生致力于河流水位起伏的研究，特别是起伏之间所具有的长程关联特征的研究。Hurst曾经提出过一个产生长程关联样本的方法，被称为有偏向的Hurst过程(biased
Hurst process)。Hurst的方法简单易行，并且适用于任何分布，本文就来介绍这种方法，各章节内容安排如下：第一节介绍有偏向Hurst过程的基本内容，Hurst原来是通过这个过程将长程关联的特征加入到高斯样本中，本文先介绍Hurst原始的做法，随后我们将长程关联的特征加入到稳定分布的样本中去。第二节我们通过R/S分析等手段来考察有偏向Hurst过程中的长程关联特征。最后一节讨论了在统计概率密度函数时(PDF)，如果所用的样本中存在长程关联特征，那么它会产生什么样的影响（或者对PDF某些特征不会产生影响）。

附件中的帖子完成于2009年4月26日-29日，包含以下内容：
标题：有偏向的Hurst过程：一种模拟长程关联的方法
一、有偏向的Hurst过程
二、偏向Hurst过程中长程关联性的检验
        2.1、方差随时间间隔的变化
        2.2、R/S分析
三、长程关联对样本PDF的影响
附录：程序说明
参考文献
图一~图七

另外，附件还包含本帖所涉及的程序，计有：
hurst.m：产生Hurst样本
variance.m：方差随时间间隔的变化
rs.m：R/S分析
simpdf.m：计算PDF
main.m：图六的计算
mian1.m：图七的计算

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