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）平稳白噪声序列所谓噪声，可以理解为一种非周期性的扰动。由于其自协方差函数值为0，于是其各序列值没有任何相关关系，所以说平稳白噪声序列是一段没有记忆的平稳序列。 在MATLAB中可用如下代码生成高斯分布下的平稳白噪
目录1. 平稳性检验2. 白噪声检验免责声明：本文由作者参考相关资料，并结合自身实践和思考独立完成，对全文内容的准确性、完整性或可靠性不作任何保证。同时，文中提及的数据仅作为举例使用，不构成推荐；文中所有观点均不构成任何投资建议。请读者仔细阅读本声明，若读者阅读此文章，默认知晓此声明。*本文非理论篇，主要展示结果的转换输出。1. 平稳性检验 平稳性检验是时序建模的基础，对
在对时间序列做预测前，我们要对数据进行一系列检验，主要是检验数据的稳定性和随机性（白噪声检验），本文主要介绍ADF检验和Ljung-Box检验ADF检验ADF检验即单位根检验是指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使回归分析中存在伪回归。下面给出ADF检验的python代码from statsmodels.
立法白噪声什么是时间序列时间序列的分析流程和方法 借鉴这两篇文章的思路，我写了个立法白噪声检验的直接使用的程序，用于遇到问题时直接跑程序代码main文件即可% 立法数白噪声检验，渡边笔记
% 如果易知原始数据不是平稳的，则不能做随机性检验
% 接下来要求差分,目的: 变成平稳的数据
% p 如果比 0.05 小就不是白噪声序列，可以使用时间序列
% 某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列
作者：gnuhpc 1. 白噪声 就是说功率谱为一常数；也就是说，其协方差函数（零均值）在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零；换句话说，样本点互不相关。所以，“白”与“不白”是和分布没有关系的。当随机的从高斯分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”，高斯白噪声代表最大的随机性，因而在诸多的仿真中都采用
利用 MTS 包的 VAR() 函数估计 VAR(1) 模型：library(MTS)Z <- coredata(as.xts(ts.gdp3r)) m1.gdp3r <- VAR(Z, 1)估计 VAR(2) 模型：m2.gdp3r <- VAR(Z, 2)VAR(1) 的 AIC 为 −3.46 ， VAR(2) 的 AIC 为 −3.50, VAR(2) 占优。利用 MTS
主要介绍时间序列模型的基本概念和基本假设，重点在于一般时间序列模型的趋势项和季节项的分解。
目录时间序列模型时间序列介绍模型设定模型假设趋势和季节性描述有趋势的时间序列含时间趋势的回归描述有季节性的时间序列含季节性的回归时间序列模型时间序列介绍在介绍随机误差项的序列相关问题的时候，我们简单引入了时间序列的相关概念，但在本质上，序列相关问题仍然是基于计量经
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2023-08-17 16:47:10
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时间序列的建模以及SAS实现（代码）时间序列的发展史中把时间序列划分成频域分析法和时域分析法。 而时间序列的建模过程一般分为： 1.平稳非白噪声序列检验， ----进行平稳性检验， —进行白噪声检验平稳性检验 -----------图检验，即画出平稳序列的时序图，如果时序图显示该序列有明显的趋势性或周期性，那么该序列通常不是平稳的。 -----------DF检验，求出该时间序列的特征根，如果该特
白噪声一、白噪声定义及性质在时间序列中，最简单的平稳过程(纯随机过程)就是白噪声过程(White Noise)，具体如下： {} 是白噪声过程，如果满足： 也就是均值为0，方差为 ，协方差为0 (无自相关性) 的序列，简单记为 从白噪声序列的协方差为0可以得到，其ACF除在0处之外均为0，即 只有当序列为白噪声序列才有上述的关系，容易出错的是，很多人往往计算时会下意识默认序列为平稳序列，于是
系统的状态方程为：这个状态方程是根据上一时刻的状态和控制变量来推测此刻的状态，wk-1是服从高斯分布的噪声，是预测过程的噪声，它对应了 xk 中每个分量的噪声，是期望为 0，协方差为 Q 的高斯白噪声wk-1~N(0,Q),Q即下文的过程激励噪声Q.观测方程为：vk是观测的噪声，服从高斯分布，vk~N(0,R),R即下文的测量噪声R。卡尔曼滤波算法有两个基本假设: ( 1) 信息过程的足够精确的模
一、预处理 纯随机性和平稳性进行检验，这个连个重要的检验称为序列的预处理。根据检验结果可以将序列分为不同的类型，对不同类型的序列会采取不同的分析方法。纯随机序列，又称为白噪声序列。 序列的各项之间没有任何相关关系，序列在进行完全无序的随机波动，可以终止对该序列的分析。白噪声序列是没有信息可以提取的平稳序列。平稳非白噪声序列，它的均值和方差是常数，通常是建立一个线性模型来拟合该序列的发展，
白噪音定义1：如果时间序列满足如下条件，则称该时间序列为白噪音序列
。即当时，和不相关定义2：如果时间序列满足如下性质，则称该序列为纯随机序列，也称为白噪音序列
性质
纯随机性，无记忆：方差齐性：序列中每个变量的方差都相等，即。如果序列不满足方差齐性，则称序列具有异方差性质。
根据马尔科夫定理，满足方差齐性时，用最小二乘得到的未知参数估计值是准确的、有效的。若不满足，最
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2023-08-09 00:58:40
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随机信号处理笔记：白噪声——南京理工大学顾红老师的《随机信号处理》浅析 文章目录随机信号处理笔记：白噪声1.关于白噪声1.1白噪声的概念1.2白噪声的统计学定义1.3白噪声的自相关函数2.白噪声通过LTI系统2.1限带白噪声2.1.1低通白噪声2.1.2带通白噪声3.等效噪声带宽3.1等效原则3.2等效公式 引言在几乎所有的电子通信中，都不可避免地会有噪声干扰正常的通信质量。因此对噪声统计特性的研
1、模型识别 （1） 数据录入 打开 Eviews 软件，选择“File”菜单中的“New–Workfile”选项，在“Workfile structure type” 栏选择Dated-regular frequency，在Date specification栏中选择Monthly，start date填2017:1、end date填2019:12，点击 ok，如下图，这样就建立了一个工作文件
[时间序列分析][1]--平稳性,白噪声的检验 这是一个全新的专题，讲关于时间序列分析的。还是老规矩，我使用mathematica来实现。 我个人认为时间序列分析是一门挺重要的科目，如果做建模什么的一定是知道的，或者处理数据的时候，很多数据都是和时间有关的，所以时间序列还是很值得学习的。 这次我申请了一个专栏，我会把文章放在专栏里。截
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2023-07-29 19:18:00
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一、导入数据num<-read.csv("D:\\nhtemp.csv",header = T)
num二、画出时序图number<-ts(num[,2],start = 1912)
number
plot(number)三、平稳性检验和白噪声检验ADF检验library(aTSA)
adf.test(number, nlag = 2)从ADF检验结果上看，在95%的显著性水平下，P&
一、时间序列分析北京每年每个月旅客的人数，上海飞往北京每年的游客人数等类似这种顾客数、访问量、股价等都是时间序列数据。这些数据会随着时间变化而变化。时间序列数据的特点是数据会随时间的变化而变化。随机过程的特征值有均值、方差、协方差等。如果随机过程的特征随时间变化而变化，那么数据是非平稳的，相反，如果随机过程的特征随时间变化而不变化，则此过程是平稳的。如图所示：非平稳时间序列分析时，若导致非平稳的原
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2023-07-16 20:28:52
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这里写目录标题时间序列模型自回归模型差分与非平稳序列差分检验不平稳移动平均模型移动平均法MA模型ARMA模型ARIMA建模方法 时间序列模型常用的时间序列模型有四种：自回归模型 AR( p )、移动平均模型 MA(q)、自回归移动平均模型 ARMA(p,q)、自回归差分移动平均模型 ARIMA(p,d,q), 前三种都是 ARIMA模型的特例。下面介绍这四种模型的原理。自回归模型自回归模型（英语
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2023-10-21 15:17:34
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白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验acorr_ljungbox(x, lags=None, boxpierce=False) # 数据的纯随机性检验函数lags为延迟期数，如果为整数，则是包含在内的延迟期数，如果是一个列表或数组，那么所有时滞都包含在列表中最大的时滞中boxpierce为True时表
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2023-08-23 07:15:29
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问题起源只有数据平稳，才可以借数据。 只有借数据，才可以做分析。什么是白噪声序列白噪声序列也称为纯随机序列，它满足两个性质 1）数据是平稳的 2）t≠s的时候，方差为0，说明t和s没有线性的关系白噪声的性质在白噪声的图上，我们无法抓到规律，因此，我们把握以下性质：1）纯随机性各序列值之间没有任何的相关关系，即为“没有记忆”的白噪声序列 2）方差齐性方差等于一个常数。 根据Markov定理，只有方差
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2023-08-10 14:32:51
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