Bílý šum

Forecasting v R

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

Bílý šum

set.seed(3)          # Reproducibility
wn <- ts(rnorm(36))  # White noise
autoplot(wn)         # Plot!

ch1_vid3_white_noise.png

„Bílý šum" je časová řada iid dat

Forecasting v R

ACF bílého šumu

ggAcf(wn) +
    ggtitle("Sample ACF for white noise")

ch1_vid3_slides.008.png

Forecasting v R

ACF bílého šumu

ggAcf(wn) +
    ggtitle("Sample ACF for white noise")

ch1_vid3_slides.009.png

Forecasting v R

ACF bílého šumu

ggAcf(wn) +
    ggtitle("Sample ACF for white noise")

ch1_vid3_slides.010.png

Forecasting v R

ACF bílého šumu

ggAcf(wn) +
    ggtitle("Sample ACF for white noise")

ch1_vid3_slides.011.png

Forecasting v R

Příklad: Poražená prasata

pigs <- window(pigs, start=1990)
autoplot(pigs/1000) +
  xlab("Year") +
  ylab("thousands") +
  ggtitle("Monthly number of pigs slaughtered in Victoria")

ch1_vid3_pigs.png

Forecasting v R

Příklad: Poražená prasata

ggAcf(pigs) +
  ggtitle("ACF of monthly pigs slaughtered
          in Victoria")

ch1_vid3_slides.017.png

Forecasting v R

Příklad: Poražená prasata

ggAcf(pigs) +
  ggtitle("ACF of monthly pigs slaughtered
          in Victoria")

ch1_vid3_slides.018.png

Forecasting v R

Příklad: Poražená prasata

ggAcf(pigs) +
  ggtitle("ACF of monthly pigs slaughtered
          in Victoria")

ch1_vid3_slides.019.png

Forecasting v R

Ljung-Boxův test

Ljung-Boxův test bere v úvahu prvních h hodnot autokorelace dohromady.

Významný test (malá p-hodnota) naznačuje, že data pravděpodobně nejsou bílým šumem.

Box.test(pigs, lag = 24, fitdf = 0, type = "Lj")

Box-Ljung test
data:  pigs
X-squared = 634.15, df = 24, p-value < 2.2e-16
Forecasting v R

Shrnutí: bílý šum

  • Bílý šum je čistě náhodná časová řada
  • Přítomnost bílého šumu lze ověřit pomocí grafu ACF nebo Ljung-Boxova testu
Forecasting v R

Pojďme si procvičit!

Forecasting v R

Preparing Video For Download...