autocovariance.hpp

Go to the documentation of this file.

#ifndef STAN_MATH_PRIM_FUN_AUTOCOVARIANCE_HPP
#define STAN_MATH_PRIM_FUN_AUTOCOVARIANCE_HPP
 
#include <stan/math/prim/fun/Eigen.hpp>
#include <stan/math/prim/fun/autocorrelation.hpp>
#include <stan/math/prim/fun/variance.hpp>
#include <vector>
 
namespace stan {
namespace math {
 
template <typename T>
void autocovariance(const std::vector<T>& y, std::vector<T>& acov,
                    Eigen::FFT<T>& fft) {
  autocorrelation(y, acov, fft);
 
  T var = variance(y) * (y.size() - 1) / y.size();
  for (size_t i = 0; i < y.size(); i++) {
    acov[i] *= var;
  }
}
 
template <typename T, typename DerivedA, typename DerivedB>
void autocovariance(const Eigen::MatrixBase<DerivedA>& y,
                    Eigen::MatrixBase<DerivedB>& acov, Eigen::FFT<T>& fft) {
  autocorrelation(y, acov, fft);
  acov = acov.array() * (y.array() - y.mean()).square().sum() / y.size();
}
 
template <typename T>
void autocovariance(const std::vector<T>& y, std::vector<T>& acov) {
  Eigen::FFT<T> fft;
  size_t N = y.size();
  acov.resize(N);
 
  const Eigen::Map<const Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, 1> > y_map(&y[0], N);
  Eigen::Map<Eigen::Matrix<T, Eigen::Dynamic, 1> > acov_map(&acov[0], N);
  autocovariance(y_map, acov_map, fft);
}
 
template <typename T, typename DerivedA, typename DerivedB>
void autocovariance(const Eigen::MatrixBase<DerivedA>& y,
                    Eigen::MatrixBase<DerivedB>& acov) {
  Eigen::FFT<T> fft;
  autocovariance(y, acov, fft);
}
 
}  // namespace math
}  // namespace stan
 
#endif