Modelowanie AR dlaczego resztki to biały szum?

1. Dlaczego resztki powinny być białym szumem?
2. Jaki jest biały szum w modelu AR?
3. Czym jest biały szum w analizie szeregów czasowych?
4. Co oznacza biały szum w statystykach?

Dlaczego resztki powinny być białym szumem?

Resztki to różnice między dopasowanym modelem a danymi. W modelu szumu-Plus-Plus, jeśli masz dobre dopasowanie do sygnału, resztki powinny być białym szumem. Utwórz hałaśliwy zestaw danych składający się z wielomianowego pierwszego rzędu (linia prosta) w addytywnym białym szumie Gaussa.

Jaki jest biały szum w modelu AR?

W analizie szeregów czasowych sekwencja niezależnych identycznie rozłożonych (IID) normalnych zmiennych losowych o średniej zerowej i wariancji σ2 jest znana jako biały szum Gaussa. Piszemy ten model jako ϵ1: N∼IID n [0, σ2].

Czym jest biały szum w analizie szeregów czasowych?

Szereg czasowy to biały szum, jeśli zmienne są niezależne i identycznie rozmieszczone ze średnią zerową. Oznacza to, że wszystkie zmienne mają tę samą wariancję (sigma^2), a każda wartość ma zerową korelację ze wszystkimi innymi wartościami z serii.

Co oznacza biały szum w statystykach?

Biały szum to stacjonarne szeregi czasowe lub stacjonarny losowy proces z zerową autokorelacją. Innymi słowy, w białym szumie każda para wartości i pobrana w różnych momentach i czasie nie jest skorelowana - i.mi. współczynnik korelacji. jest równe NULL.