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平稳白噪声
用eviews或spss怎么检验一个时间序列为
白噪声
序列呢?
答:
楼主提取趋势的原因是想让趋势序列
平稳
化吧?你说要提取时间序列的周期,那就说明去趋势序列还含有周期变动,这样的话它肯定就不是
白噪声
序列了。如果这样,则首先要对提取趋势后的序列做单位根检验,检验提取趋势后的序列是否平稳。单位根检验的步骤为(eviews):打开序列,点击view,unit root test ,...
白噪声
的功率谱密度是什么?
答:
方差是N0/2,
白噪声
的功率谱密度是一个常数。这是因为:白噪声的时域信号中任意两个不同时刻是不相关的,因此,白噪声的自相关函数为冲击函数,因此,白噪声的功率谱密度为常数。(自相关函数和功率谱密度是傅立叶变换对)。噪声的方差,是指加性高斯白噪声(AWGN)的经过采样后的采样值的方差,具体...
白噪声
检验怎么检验
答:
1、首先画出散点图。2、然后从散点图数据简单判断序列是否为
平稳
(不是围绕一个常数值做随机波动为非平稳,有明显的趋势或周期性。)3、然后就可判断数据是否是
白噪声
。正常来说,p值越大,是白噪声的可能性越大。
白噪声
为什么是均匀的功率谱密度?
答:
方差是N0/2,
白噪声
的功率谱密度是一个常数。这是因为:白噪声的时域信号中任意两个不同时刻是不相关的,因此,白噪声的自相关函数为冲击函数,因此,白噪声的功率谱密度为常数。(自相关函数和功率谱密度是傅立叶变换对)。噪声的方差,是指加性高斯白噪声(AWGN)的经过采样后的采样值的方差,具体...
白噪声
的方差等于什么
答:
方差是N0/2,
白噪声
的功率谱密度是一个常数。这是因为:白噪声的时域信号中任意两个不同时刻是不相关的,因此,白噪声的自相关函数为冲击函数,因此,白噪声的功率谱密度为常数。(自相关函数和功率谱密度是傅立叶变换对)。噪声的方差,是指加性高斯白噪声(AWGN)的经过采样后的采样值的方差,具体...
怎样检验时间序列是
平稳
的?
答:
一、DF检验 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 =...
白噪声
检验怎么检验
答:
1、首先画出散点图。2、然后从散点图数据简单判断序列是否为
平稳
(不是围绕一个常数值做随机波动为非平稳,有明显的趋势或周期性。)3、然后就可判断数据是否是
白噪声
。正常来说,p值越大,是白噪声的可能性越大。
随机过程中的
平稳
过程和平稳增量过程有什么区别?
答:
在数学中,
平稳
过程(Stationary random process)或者严格平稳过程(Strictly-sense stationary,SSS)是在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同的随机过程。这样,数学期望和方差这些参数也不随时间和位置变化。例如,
白噪声
(AWGN)就是平稳过程,铙钹的敲击声是非平稳的。尽管铙钹的敲击声...
差分后要检验数据是
白噪声
嘛
答:
是。进行一阶差分后,进行
平稳
性和
白噪声
检验,所以差分后要检验数据是白噪声。白噪声是指功率谱密度在整个频域内是常数的噪声。
纯随机序列在
平稳
时间序列的建模中如何使用
答:
2.
平稳
非
白噪声
序列,它们的均值和方差是常数,对于这类序列,有成熟的模型来拟合这个序列在未来的发展状况,如AR,MA,ARMA等(具体模型算法及实现在后面)3.非平稳序列,一般做法是把他们转化为平稳的序列,在按照平稳序列的算法进行拟合。如果经过差分后平稳,则应使用ARIMA模型进行拟合。下面需要知道你...
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