Beyaz gürültü

R ile Tahminleme

Rob J. Hyndman

Professor of Statistics at Monash University

Beyaz gürültü

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

"Beyaz gürültü" sadece iid verilerden oluşan bir zaman serisidir

Beyaz gürültü ACF'si

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

ch1_vid3_slides.008.png

Beyaz gürültü ACF'si

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

ch1_vid3_slides.009.png

Beyaz gürültü ACF'si

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

ch1_vid3_slides.010.png

Beyaz gürültü ACF'si

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

ch1_vid3_slides.011.png

Örnek: Kesilen domuzlar

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

Örnek: Kesilen domuzlar

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

ch1_vid3_slides.017.png

Örnek: Kesilen domuzlar

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

ch1_vid3_slides.018.png

Örnek: Kesilen domuzlar

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

ch1_vid3_slides.019.png

Ljung-Box testi

Ljung-Box testi ilk h otokorelasyon değerlerini birlikte değerlendirir.

Anlamlı bir test (küçük p-değeri), verilerin muhtemelen beyaz gürültü olmadığını gösterir.

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

Beyaz gürültü özeti

Beyaz gürültü tamamen rastgele bir zaman serisidir
Beyaz gürültüyü ACF grafiğiyle ya da Ljung-Box testiyle sınayabiliriz

Hadi pratik yapalım!

R ile Tahminleme