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白噪声是平稳时间序列吗
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。
进行
白噪声
检验时,为什么只需要进行短期延迟的相关性检验
答:
容易证明,
白噪声序列一定是平稳序列
,而且是最简单的平稳序列。关于白噪声检验,短期内没关系,长期就更不可能有关系了,因为自相关图中,随着步长增加,自相关系数很快就趋于0了。
怎样检验
时间序列是平稳
的?
答:
随机游走序列 Xt=Xt-1+μt是非平稳的,其中μt是白噪声
。而该序列可看成是随机模型Xt=ρXt-1+μt中参数ρ= 1时的情形。也就是说,我们对式 Xt=ρXt-1+μt (1) 做回归,如果确实发现ρ=1,就说随机变量Xt有一个单位根。可变形式成差分形式:Xt=(ρ-1)Xt-1+μ t =δXt-1+ μ...
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检...
纯随机
时间序列
的定义和性质是什么?纯随机的假设条件是什么
答:
而且不存在序列相关,则称该序列是一个白噪音或白噪声过程,即纯随机过程
。平稳时间序列,如果序列值彼此之间没有任何相关性,那就意味着序列是一个没有记忆的序列,过去的行为对将来的发展没有任何影响,这种序列称为纯随机序列,从统计分析的角度而言,这样的序列是没有任何分析价值的序列。
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....
时间序列
-
平稳
性
答:
1)严
平稳
:严平稳表示的分布不随时间的改变而改变。如:
白噪声
(正态),无论怎么取都是期望为0,方差为1. 2)弱平稳:期望与相关系数(依赖性)不变 未来某时刻的t值Xt就要依赖于它的过去信息,所以需要依赖性。 2、差分法 1)
时间序列
在t与t-1时刻的差值 ...
时间序列
分析中的
平稳
和非平稳有什么区别?
答:
对于时间序列分析中的
平稳时间序列
,MA(移动平均)和AR(自回归)模型可以通过数学公式进行互相转化,而ARMA(自回归移动平均)模型则可以由AR和MA模型组合得到。具体来说,如果一个时间序列是MA(q)模型,则它可以表示为一个
白噪声
序列与滞后误差项的线性组合;如果这个时间序列是AR(p)模型,则它可以...
回答: ⑴ 随机
时间序列
的平稳性条件是什么?证明随机游走序列不
是平稳
序...
答:
由于 为一常数, 是一个
白噪声
,因此 ,即 的方差与时间t有关而非常数,所以它是一非
平稳序列
。⑵ 在采用DF检验对
时间序列
进行平稳性检验中,实际上假定了时间序列是由具有白噪声随机误差项的一阶自回归过程(AR(1))生成的。但在实际检验中,时间序列可能是由更高阶的自回归过程生成的,或者随机...
【
时间序列
分析】纯随机性检验(
白噪声
检验)
答:
当序列中的值彼此之间毫无关联,无论过去的行为对将来没有丝毫影响,这样的序列就被定义为纯随机或
白噪声序列
。白噪声得名于其特性,就像白光中的每个波长独立存在,没有特定的频率或相位关系。这样的序列简单且
平稳
,但其价值在于,如果一个
序列是白噪声
,意味着我们无法从中找到任何可预测的模式。为了...
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