随机性检验是验证观测数据是否符合简单随机样本假设的统计方法体系。其核心方法包括游程检验、反演总数检验、递差检验等经典技术，其中游程检验通过分析样本序列中元素交替出现的模式构建统计量进行推断。该方法在森林资源调查抽样质量控制、医学时间序列分析、密码算法安全性评估等领域具有广泛应用，例如2025年文献中提出的傅里叶分析检验法被
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...
游程检验是常用方法。游程指连续相同数值的序列，比如0和1交替出现时，游程数量多说明随机性强。操作步骤分为四步：先将数据转化为二元序列，比如高于中位数为1，低于为0；接着统计游程总数；然后计算理论期望值和方差；最后用正态分布计算Z值。当Z值落在±1.96区间时，说明符合随机性。这种方法适合检测周期性...
随机性检验通过计算序列的自相关性、分布均匀性等指标,可判断数据是否满足“无记忆性”或“无隐藏模式”的假设。例如,时间序列分析中常用Ljung-Box检验判断残差是否为白噪声,若检验未通过,则需重新建模。 二、识别数据异常特征 当数据集中存在异常值时,其分布规律会被破坏。通过游程检...
Python进行纯随机性检验的核心方法包括:生成随机数、进行统计检验、使用图形工具可视化、比较不同随机数生成器的效果。其中,生成随机数是最基础的一步,通过Python的标准库,如random模块,可以快速生成各种类型的随机数。接下来我们将详细描述每个步骤及其实现方法。
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、白噪声序列的性质 1.纯随机性:各项之间的自相关系数等于0 这说明白噪声序列的各项之间没有任何相关关系,这种“没有记忆”的序列就是纯随机序列。 纯随机序列各项之间没有任何关联,序列在进行完全无序的随机波动。一旦某个随机事件呈现出纯随机波动...
在时间序列分析中，判断序列是否具备建模价值的关键在于其内部是否存在相关性。纯随机性检验，即白噪声检验，用于确认序列是否为没有记忆的序列，其值之间不存在任何相关关系。这种序列没有分析价值，因为随机事件中无法提取规律。白噪声序列的特点是所有不同项之间的协方差和相关性系数为零，意味着它们之间没...
446 1 9:27 App 时间序列分析 2.4.1 纯随机性检验(1) 577 1 12:08 App 时间序列分析 2.1.2 - 平稳时间序列的定义 460 1 11:19 App 时间序列分析 3.14 模型检验 670 1 14:28 App 时间序列分析 2.1.1 - 时间序列预处理 829 2 18:47 App 时间序列分析 3.3 AR模型的平稳性判别(2) 1667 ...
上表为游程检验结果,根据上表显示,Z= -0.917,相应的P=0.359,显然大于0.05,故尚不能拒绝原假设,可以认为蓝球号码1 的出现确实是随机的。 同样,其他篮球号码的随机性检验方法及步骤同上,各位小伙伴可以按照以上步骤进一步检验。 数据下载链接:http://pan.baidu.com/s/1hrQwzPy 密码:2n94 ...
纯随机性检验的核心在于检验序列的自相关系数是否接近零，这通常通过Barlett定理来实现。利用Q和LB统计量，我们关注前几期的自相关系数，通过计算p值来判断序列是否符合白噪声模型。当p值大于0.05，我们倾向于接受白噪声假设，表明序列的随机性得到充分验证。总结来说，白噪声检验是时间序列分析中不可或缺...