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.
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
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
使用mathematica来实现。做时间序列分析，之前需要做两个准备工作，即检查序列是否是平稳的，如果是平稳的，还要检查是否是白噪声。我们一个一个来讲。使用数据我们用一个例子来说明：数据集是49 - 98 北京最高气温，数据如下：{{1949., 38.8}, {1950., 35.6}, {1951., 38.3}, {1952., 39.6}, {1953.,
37.}, {1954
转载
2023-08-22 21:02:50
231阅读
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
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
转载
2023-08-09 00:58:40
505阅读
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
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
1、kalman滤波器：最优化自回归数据处理算法。自回归模型：根据前一次的表现，来预测接下来的情况，他们存在一种线性关系。2、Kalman滤波器的三个重要假设：a.被建模的系统是线性关系。b.影响测量的噪声属于白噪声（噪声与时间无关）。c.噪声的本质是高斯分布（即正态分布）。a假设的意思是k时刻的系统状态（state）可以用某个矩阵（转换矩阵F）与k-1时刻的系统状态的乘积表示。b.c假设说明噪声
# Python中的白噪声检验
## 1. 流程概述
在Python中进行白噪声检验的一般流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备时间序列数据 |
| 3 | 进行白噪声检验 |
| 4 | 分析检验结果 |
## 2. 操作步骤及代码示例
### 步骤1：导入必要的库
首先，我们需要导入 `statsmo
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，
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
转载
2023-08-10 14:32:51
640阅读
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
转载
2023-07-29 19:18:00
182阅读
目录Numpy基础1.多维数组对象：ndarray1.1 生成多维数组对象1.2 ndarry的数据类型1.3 Numpy数组计算1.4 数组索引与切片1.5 布尔索引1.6 神奇检索1.7 数组转置与换轴2. 通用函数：向量化计算3. 使用数组进行面向数组编程3.1 将条件逻辑作为数组操作3.2 数学和统计方法3.3 排序3.4 其他集合逻辑4. 线性代数5. 示例：随机漫步pandas入门1
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&
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
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
转载
2023-08-23 07:15:29
124阅读
