Vitt brus

Prognoser i R

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

Vitt brus

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

"Vitt brus" är en tidsserie av iid-data

ACF för vitt brus

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

ch1_vid3_slides.008.png

ACF för vitt brus

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

ch1_vid3_slides.009.png

ACF för vitt brus

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

ch1_vid3_slides.010.png

ACF för vitt brus

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

ch1_vid3_slides.011.png

Exempel: Slaktade grisar

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

Exempel: Slaktade grisar

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

ch1_vid3_slides.017.png

Exempel: Slaktade grisar

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

ch1_vid3_slides.018.png

Exempel: Slaktade grisar

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

ch1_vid3_slides.019.png

Ljung-Box-testet

Ljung-Box-testet tar hänsyn till de första h autokorrelationsvärdena tillsammans.

Ett signifikant test (litet p-värde) tyder på att data troligen inte är vitt brus.

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

Sammanfattning: vitt brus

Vitt brus är en tidsserie som är helt slumpmässig
Vi kan testa för vitt brus med ett ACF-diagram eller ett Ljung-Box-test

Nu kör vi en övning!

Prognoser i R