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