Modelado de AR por qué el residual es ruido blanco?

1. ¿Por qué los residuos deberían ser ruido blanco??
2. ¿Qué es el ruido blanco en el modelo AR??
3. ¿Qué es el análisis de ruido blanco en la serie temporal??
4. ¿Qué significa el ruido blanco en las estadísticas??

¿Por qué los residuos deberían ser ruido blanco??

Los residuos son las diferencias entre el modelo ajustado y los datos. En un modelo de ruido de señal más blanco, si tiene un buen ajuste para la señal, los residuos deben ser de ruido blanco. Cree un conjunto de datos ruidoso que consiste en un polinomio de primer orden (línea recta) en ruido gaussiano blanco aditivo.

¿Qué es el ruido blanco en el modelo AR??

En el análisis de la serie temporal, una secuencia de variables aleatorias normales de distribución (IID) independiente (IID) con media cero y varianza σ2 se conoce como ruido blanco gaussiano. Escribimos este modelo como ϵ1: n∼iid n [0, σ2].

¿Qué es el análisis de ruido blanco en la serie temporal??

Una serie de tiempo es ruido blanco si las variables son independientes y se distribuyen de manera idéntica con una media de cero. Esto significa que todas las variables tienen la misma varianza (Sigma^2) y cada valor tiene una correlación cero con todos los demás valores de la serie.

¿Qué significa el ruido blanco en las estadísticas??

El ruido blanco es una serie temporal estacionaria o un proceso aleatorio estacionario con autocorrelación cero. En otras palabras, en el ruido blanco, cualquier par de valores y tomado en diferentes momentos y del tiempo no se correlacionan - I.mi. el coeficiente de correlación. es igual a nulo.