Критерий экстремумов
Материал из MachineLearning.
Критерий экстремумов — статистический тест, позволяющий проверить нулевую гипотезу о том, что выборка случайна.
Этот тест часто применяют трейдеры, как простой способ проверки наличия тренда в данных. Также этот критерий используется при анализе регрессионных остатков.
Содержание |
Гипотеза случайности
Пример задачи. Проверить сгенерированную последовательность чисел на случайность.
Пусть задана выборка .
Проверим гипотезу о том, что одинаково распределены,независимы и все их перестановки равновероятны.
Нулевая гипотеза - случайна.
Будем считать, что в случайной последовательности не должно быть частых переключений (с возрастания последовательности на убывание и наоборот) и не должно быть длинных интервалов монотонности. Критерий экстремумов позволяет отловить эти 2 типа поведения последовательности: "пила" и линейный тренд.
Пусть число локальных экстремумов в последовательности равно . В случае "пилы" , а в случае линейного тренда . Вычислим величины
Статистика критерия:
имеет стандартное нормальное распределение. Тогда критической областью критерия являются хвосты нормального распределения, что соотвествует альтернативной гипотезе .
Критерий (при уровне значимости ) против альтернативы - неслyчайны:
- если , то нулевая гипотеза отвергается. Это случай когда в данных присутствует тренд.
- если , то нулевая гипотеза отвергается. Это случай когда в данных слишком много экстремумов("пила").
- если , то нулевая гипотеза принимается.
где — есть -квантиль стандартного нормального распределения.
См. также
Литература
Ссылки
Статья в настоящий момент дорабатывается. Валентина Федорова 15:53, 23 января 2009 (MSK) |