Критерий KPSS
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(→Реализации) |
|||
Строка 9: | Строка 9: | ||
::<tex>H_1</tex>: временной ряд не являются стационарным. | ::<tex>H_1</tex>: временной ряд не являются стационарным. | ||
+ | Вычисляем статистику | ||
+ | ::<tex> \frac {\sum_{t = 1}^{T} S_{t}^2}{s^2 T^2} </tex> | ||
== Пример использования == | == Пример использования == | ||
Строка 22: | Строка 24: | ||
<references /> | <references /> | ||
- | |||
* Hamilton, J. D. Time Series Analysis. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994. | * Hamilton, J. D. Time Series Analysis. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994. | ||
* [http://www.mathworks.com/help/econ/index.html Econometrics Toolbox]. MATLAB R2013b Documentation. | * [http://www.mathworks.com/help/econ/index.html Econometrics Toolbox]. MATLAB R2013b Documentation. | ||
+ | |||
+ | * [http://cran.r-project.org/web/packages/tseries/index.html tseries: Time series analysis and computational finance]. Package for time series analysis and computational finance for R. | ||
[[Категория:Прикладная статистика]] | [[Категория:Прикладная статистика]] | ||
[[Категория:Регрессионный анализ]] | [[Категория:Регрессионный анализ]] |
Версия 13:32, 4 января 2014
Критерий KPSS (KPSS test) - критерий, названный по первым буквам ученых Квятковский-Филлипс-Шмидт-Шин (Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin) используются для тестирования нулевой гипотезы, что наблюдаемый временной ряд является стационарным.
Содержание |
Определение
Выдвигаются две конкурирующие гипотезы:
- : временной ряд являются стационарным,
- : временной ряд не являются стационарным.
Вычисляем статистику
Пример использования
Реализации
- MATLAB: В версии 2013b и выше встроен пакет методов Econometrics Toolbox, в котором реализована функция [h,pValue] = kpsstest(___) [1]
Ссылки
- Hamilton, J. D. Time Series Analysis. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1994.
- Econometrics Toolbox. MATLAB R2013b Documentation.
- tseries: Time series analysis and computational finance. Package for time series analysis and computational finance for R.