Howtosignalprocessing
- Warum sollten Residuen weißer Geräusche sein??
- Was ist weißes Rauschen im AR -Modell?
- Was ist weißer Rauschen in der Zeitreihenanalyse?
- Was bedeutet weißes Rauschen in Statistiken?
Warum sollten Residuen weißer Geräusche sein??
Die Residuen sind die Unterschiede zwischen dem angepassten Modell und den Daten. In einem Signal-plus-weiß-Rauschmodell sollten die Residuen ein weißes Rauschen sein, wenn Sie gut zum Signal geeignet sind. Erstellen Sie einen lauten Datensatz, der aus einem Polynom 1 (gerade Linie) im additiven weißen Gaußschen Rauschen besteht.
Was ist weißes Rauschen im AR -Modell?
In der Zeitreihenanalyse wird eine Sequenz unabhängiger identisch verteilter (IID) normale Zufallsvariablen mit mittlerer Null und Varianz σ2 als Gaußsche weißes Rauschen bezeichnet. Wir schreiben dieses Modell als ϵ1: n∼iid n [0, σ2].
Was ist weißer Rauschen in der Zeitreihenanalyse?
Eine Zeitreihe ist weißes Rauschen, wenn die Variablen unabhängig und identisch mit einem Mittelwert von Null verteilt sind. Dies bedeutet, dass alle Variablen die gleiche Varianz aufweisen (Sigma^2) und jeder Wert eine Null -Korrelation mit allen anderen Werten in der Serie hat.
Was bedeutet weißes Rauschen in Statistiken?
Das weiße Rauschen ist eine stationäre Zeitreihe oder ein stationärer Zufallsprozess mit null Autokorrelation. Mit anderen Worten, in weißem Rauschen sind alle Wertepaare, die zu unterschiedlichen Momenten und der Zeit aufgenommen wurden, nicht korreliert - ich.e. der Korrelationskoeffizient. ist gleich Null.
