Test statistico formale per stabilire se un processo è un rumore bianco


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Nell'analisi delle serie storiche viene solitamente utilizzato il test di Ljung-Box . Si noti tuttavia che verifica le correlazioni. Se le correlazioni sono zero, ma la varianza varia, il processo non è rumore bianco, ma il test di Ljung-Box non rifiuterà l'ipotesi nulla. Ecco un esempio in R:

> Box.test(c(rnorm(100,0,1),rnorm(100,0,10)),type="Ljung-Box")

    Box-Ljung test

data:  c(rnorm(100, 0, 1), rnorm(100, 0, 10)) 
X-squared = 0.4771, df = 1, p-value = 0.4898

Ecco la trama del processo: inserisci qui la descrizione dell'immagine

Ecco altre discussioni su questo test .


Ouliers nella serie di errori "sgonfia l'ACF" producendo così un effetto ALICE IN WINDERKlAND. Tutti gli ACF sono soggetti a questo, quindi non si devono garantire anomalie
IrishStat

0

La libreria R hwwntest (test Haar Wavelet White Noise) sembra funzionare abbastanza bene. Offre una serie di funzioni. Richiede che la quantità di dati sia una potenza di 2.

hywavwn.test () sembra funzionare meglio per me.

> hywavwn.test(rnorm(128, 0, 1))

    Hybrid Wavelet Test of White Noise

data:  
p-value = 0.542

> hywavwn.test(rnorm(128, 0, 10))

    Hybrid Wavelet Test of White Noise

data:  
p-value = 1
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