Авторизация
Lost your password? Please enter your email address. You will receive a link and will create a new password via email.
После регистрации вы можете задавать вопросы и отвечать на них, зарабатывая деньги. Ознакомьтесь с правилами, будем рады видеть вас в числе наших авторов!
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ.
Для проверки ДМРВ (дисперсии между повторными значениями) можно использовать статистические тесты, такие как тест Флигнера-Киллена или тест Льюнга-Бокса.
Тест Флигнера-Киллена проверяет гипотезу о случайности данных, основываясь на автокорреляционной функции. Если p-значение теста меньше выбранного уровня значимости (обычно 0.05), то можно отвергнуть нулевую гипотезу о случайности данных и сделать вывод о наличии ДМРВ.
Тест Льюнга-Бокса также используется для проверки наличия автокорреляции в данных. Он проверяет гипотезу о том, что автокорреляционные коэффициенты равны нулю. Если p-значение теста меньше выбранного уровня значимости, то можно сделать вывод о наличии ДМРВ.
Также можно визуально оценить наличие ДМРВ, построив график автокорреляционной функции (ACF) или график частичной автокорреляционной функции (PACF). Если на этих графиках присутствуют значимые лаги, то это может указывать на наличие ДМРВ.
Важно отметить, что проверка ДМРВ может быть сложной задачей, особенно если данные неудовлетворительно описываются стандартными моделями. В таких случаях может потребоваться использование более сложных методов, таких как моделирование Гарча-Моргана или моделирование с помощью условной дисперсии.