在统计学和时间序列分析中,纯随机性检验(也称为随机性检验或白噪声检验)是一种重要的分析工具,用于评估一系列观测数据是否具有任何可识别的模式或趋势,或者它们是否完全是随机的。这种检验的目的是确定观测序列是否可以被视为独立同分布(iid)的随机变量序列,这在许多统计建模和预测任务中是一个基本的假设条件。如果一个数据序列通过了纯随机性检验,这意味着序列
白噪声检验是评估时间序列数据是否具有独立随机性的统计方法,其核心在于验证数据是否符合白噪声的特性(如无自相关性、均值为零)。以下是关于白噪
在对时间序列建模之后,我们会对残差序列进行白噪声检验,如果残差序列是白噪声,那么就说明原序列中所有有价值的信息已经被模型所提取,不再有进一步分析的价值了。 为了确定平稳序列还值不值得继续分析下去,我们需要对平稳序列进行纯随机性检验。 纯随机性检验就是为了验证时间序列之间有没有相关关系的手法。 二、白噪声...
白噪声的定义很简单,只要满足以下3个条件即可: \1) E(εt)=μ \2) Var(εt)=σ2 \3) Cov(εt,εs)=0,t≠s 另外一种常见的定义方式为一个具有零均值同方差的独立同分布的序列为白噪声。 白噪声检验方法常用有以下3种方法(自相关图、Box-Pierce检验、Ljung-Box检验),其中Ljung-Box检验相对用的多一...
Ljung-Box Q检验是一种常用的白噪声检验方法，可以用来判断时间序列数据是否具有自相关性。其计算公式如下：其中，Q(m)表示Ljung-Box Q统计量；ρ(k)表示序列在时间间隔k下的自相关系数；n表示序列的观测值个数；m表示滞后期数（通常取序列长度的1/4到1/2...
🔍 那么,如何进行白噪声检验呢?这里有几个常用的方法: 自相关图:白噪声完全没有自相关性,除了0阶自相关系数为1外,其他延迟k阶的样本自相关系数都应该接近0。 Box-Pierce检验:原假设是时间序列是白噪声,备择假设则相反。如果BP统计量小于选定置信水平下的临界值(p值大于显著性水平),则不能拒绝原假设,认为...
从相关图看出,自相关系数迅速衰减为 0,说明序列平稳,但最后一列白噪声检验的 Q 统计量和相应的伴随概率表明序列存在相关性,因此序列为平稳非白噪声序列。(4)ADF 检验序列的平稳性 点击view/unit root test出现如下图 从图4中可以看出p值远小于显著水平,表明拒绝存在一个单位根的原假设,序列平稳。
白噪声检验的方法主要包括以下步骤：绘制散点图：步骤说明：首先，需要绘制出时间序列数据的散点图。目的：通过散点图，可以直观地观察数据是否围绕一个常数值做随机波动，从而初步判断序列的平稳性。判断序列平稳性：步骤说明：从散点图中观察数据点的分布情况。判断标准：如果数据点不是围绕一个常数值做...
时间序列模型白噪声检验 python 白噪声序列检验eviews 平稳时间序列以及MATLAB相关工具箱学习笔记 概念 (1)平稳序列 即序列的均值是个常数,与序列长度、起始位置无关。 直观看上去,该序列类似于围绕某一个值上下波动(该值为平稳序列均值)。 (2)平稳白噪声序列...