Test statistique formel pour déterminer si un processus est un bruit blanc

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Existe-t-il un test statistique formel pour tester si le processus est un bruit blanc?

time-series white-noise user333
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1
contre quelle alternative?
user603

Réponses:

13

Dans l'analyse des séries chronologiques, le test de Ljung-Box est généralement utilisé. Notez cependant qu'il teste les corrélations. Si les corrélations sont nulles, mais que la variance varie, alors le processus n'est pas du bruit blanc, mais le test de Ljung-Box échouera à rejeter l'hypothèse nulle. Voici un exemple dans R:

> Box.test(c(rnorm(100,0,1),rnorm(100,0,10)),type="Ljung-Box")

    Box-Ljung test

data:  c(rnorm(100, 0, 1), rnorm(100, 0, 10)) 
X-squared = 0.4771, df = 1, p-value = 0.4898

Voici l'intrigue du processus: entrez la description de l'image ici

Voici plus de discussion sur ce test .

mpiktas
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Les Ouliers de la série d'erreur "dégonfleront l'ACF" produisant ainsi un effet ALICE IN WINDERKlAND. Tous les ACF sont soumis à cela, donc il faut s'assurer qu'il n'y a pas d'anomalies
IrishStat
0

La bibliothèque R hwwntest (test Haar Wavelet White Noise) semble fonctionner plutôt bien. Il offre un certain nombre de fonctions. Il nécessite que la quantité de données soit une puissance de 2.

hywavwn.test () semble fonctionner le mieux pour moi.

> hywavwn.test(rnorm(128, 0, 1))

    Hybrid Wavelet Test of White Noise

data:  
p-value = 0.542

> hywavwn.test(rnorm(128, 0, 10))

    Hybrid Wavelet Test of White Noise

data:  
p-value = 1
Clem Wang
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