Добрый день!
Прошу помочь разобраться с прогнозированием методом Гусеница
(тут).
Данный алгоритм пытаюсь реализовать в программе Matlab.
В частности, у меня вопрос касательно решения системы
алгоритма 3.1 на странице 76.

Где

- длина гусеницы, а

- ранг ряда
Не понятно как находить ранг r ряда.
Как я понял, ранг

равен рангу многомерной матрицы наблюдений, но её ранг всегда равен длине гусеницы. Таким образом при составлении системы у нас получается

уравнений с

неизвестными. У такой системы бесконечного много решений и это не укладывается в условие единственности.
Помогите с решением. Мне кажется, я не верно вычисляю ранг

.