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时间序列白噪声的性质
【
时间序列
分析】
纯随机性检验
(
白噪声
检验)
答:
白噪声序列具有独特的性质:所有自相关系数为零,代表序列间无关联,如同随机波动,缺乏可提取的信息
。相反,如果序列存在显著的相关性,那意味着它具备统计上的相关信息,这正是我们分析的焦点。
纯随机性检验
是衡量这些相关信息是否充分提取的标志。此外,方差齐性在时间序列分析中不可或缺,因为它影响着参...
时间序列
之
白噪声
检验
答:
在
时间序列
分析的旅程中,平稳性检验是关键步骤。一旦序列变得平稳,我们紧接着步入白噪声检验的领域,这是评估模型拟合效果和残差
性质
的关键环节。
白噪声的
理想状态是模型预测后的残差呈现出随机、无趋势且无自相关性的特性,这标志着模型的精准度和稳定性。首先,我们利用各种工具如ARMA、VAE和ML进行预测...
白噪声时间序列
不能建立ARMA模型吗?
答:
不可以,
白噪声就是一系列独立分布的正态序列:序列无相关性,无趋势性,有随机性
,它服从均值为0,方差为σ2的正态分布,白噪声的每一个时序点都是服从正态分布的。希望的白噪声序列{e0,e1,...,et,...}是相互独立的(这时{ et}序列是严平稳的)。但是独立性是很难验证出来的,我们只能验证相...
时间序列
笔记-
白噪声
答:
白噪声模型是其他复杂时间序列模型的基础,也是最简单的平稳过程
。序列 是均值为μ,方差为 的弱白噪声过程(weak white noise process),记为“weak WN( )”,如果满足下列条件:弱白噪声过程是弱平稳的,且有 如果 是独立同分布(i.i.d.)的过程,称其为独立同分布白噪声过程,记为i.i....
白噪声
为什么是平稳
序列
答:
均值为0。
白噪声因为它的二阶循环频率非零时周期自相关函数恒为零因而严格平稳,所以是平稳序列
,白噪声是平稳时间序列中的一个极端情况,具有十分广泛的应用。
如何判断
时间序列
是否是
白噪声
答:
通过傅立叶变换将时域信息转换为频域信息,看其在频域上是不是均匀分布。如果是,那就是
白噪声
。白噪声最大的特点是其在频域上的完全均匀分布,因此转换成频域表达后应该表现为近似一根直线(由于其随机性,可能分布上略有波动,但不同频率的差 ...
白噪声
过程不具备的特征为
答:
时间的
序列变量的均值不随时间变化。
白噪声
过程中
时间序列的
变量的方差为常数,根据百度百科查询白噪声过程不具备的特征为时间的序列变量的均值不随时间变化。白噪声或白噪音,是一种功率波长谱密度为常数的随机信号或随机过程。相对的,其他不具有这一
性质的
噪声信号被称为有色噪声。
多维
时间序列
——ARMA模型简介、VAR模型
答:
多维
白噪声的
定义一个特殊的多维序列是白噪声,记作 {},它满足自协方差矩阵为零,即与时间无关。白噪声是理解多维
时间序列
中随机性的重要组成部分。二、ARMA模型的构造与特性在多维ARMA模型(VARMA(p,q))中,时间序列 {}的动态由p阶自回归(AR)和q阶移动平均(MA)部分共同决定。当q=0,我们...
python中的
噪声
是什么意思
答:
为什么这么重要?
白噪声
是
时间序列
分析和预测中的一个重要的概念。重要的两个主要原因为:1.可预测性:如果你的时间序列是白噪声,那么根据定义它是随机的。你无法对它合理的建模并进行预测。2.模型诊断:时间序列上一系列误差的预测模型最好是白噪声。模型诊断是时间序列预测的重要领域。时间序列数据在...
时间序列
模型
答:
这么说吧,
白噪声
一定是平稳
序列
,因为方差和均值都不随
时间的
变化而变化,且不存在自相关,平稳性呢是如果不平稳的话就进行差分,差分的时候是对xt=x(t-1)+u的序列方差和均值,但实际如果一介差分是平稳的话,我们实际用的数据是(xt-x(t-1))的差值这个序列,所以还要对这个序列进行白噪声...
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