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  • matlab平稳性检验

    千次阅读 2018-09-11 17:52:06
    matlab平稳检验的函数。函数说明如下: dfARDTest Augmented Dickey-Fuller unit root   test for AR model with drift  dfARTest ...

    matlab有平稳检验的函数。函数说明如下:
    dfARDTest                                   Augmented Dickey-Fuller unit root 
                                                       test for AR model with drift 

    dfARTest                                    Augmented Dickey-Fuller unit root 
                                                      test for zero-drift AR model 

    dfTSTest                                    Augmented Dickey-Fuller unit root 
                                                     test for trend-stationary AR model 

    ppARDTest                                 Phillips-Perron unit root test for 
                                                       AR(1) model with drift 

    ppARTest                                    Run Phillips-Perron unit root test 
                                                       for zero-drift AR(1) model 

    ppTSTest                                    Phillips-Perron unit root test for 
                                                        trend-stationary AR(1) model

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  • matlab平稳性检验实例

    千次阅读 2020-07-07 16:24:06
    %构建两个序列进行检测 t = (1:100)';... %按照均匀分布生成的,所以是平稳的。; y2 = randn(100,1) + .2*t; plot(t,y1,t,y2); adftest(y1) adftest(y2) ans = 1 %1代表平稳 ans = 0 ...
    %构建两个序列进行检测
    t = (1:100)';
    y1 = randn(100,1);                       %按照均匀分布生成的,所以是平稳的。;
    y2 = randn(100,1) + .2*t;
    plot(t,y1,t,y2);
    adftest(y1)           
    adftest(y2)
    
    
    ans =
    
         1              %1代表平稳
    
    
    ans =
    
         0
    

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  • 本文参考了文献[6]中的平稳性检验方法,设计了一个信号平稳性检验系统,并在 Matlab的GUI开发环境下实现了图形用户界面的设计。实践表明,本系统不但提供了友好的用户界面,并且可以方便地完成信号的平稳性检验
  •  信号的平稳性检验在随机信号处理中起着十分基础的作用。由于平稳信号和非平稳信号的性质差别显着,因此在处理信号之前先行判断它的平稳性就显得尤为重要。虽然信号平稳性的定义十分明确,但是实际判断过程却是复杂...
  • 时间序列平稳性检验matlab函数

    万次阅读 2010-01-12 15:06:00
    matlab平稳检验的函数。函数说明如下:dfARDTest Augmented Dickey-Fuller unit root test for AR model with drift dfARTest 

    matlab有平稳检验的函数。函数说明如下:
    dfARDTest                                   Augmented Dickey-Fuller unit root
                                                       test for AR model with drift

    dfARTest                                    Augmented Dickey-Fuller unit root
                                                      test for zero-drift AR model

    dfTSTest                                    Augmented Dickey-Fuller unit root
                                                     test for trend-stationary AR model

    ppARDTest                                 Phillips-Perron unit root test for
                                                       AR(1) model with drift

    ppARTest                                    Run Phillips-Perron unit root test
                                                       for zero-drift AR(1) model

    ppTSTest                                    Phillips-Perron unit root test for
                                                        trend-stationary AR(1) model

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  • matlab_格兰杰因果关系检验

    千次阅读 热门讨论 2018-06-03 22:53:05
    格兰杰因果关系检验:“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。... 其统计学本质上是对平稳时间序列数据一种预测,仅适用于计量经济学的变量预测,不能作为检验真正因果的判据。...

          格兰杰因果关系检验:“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。"

           主要适用于经济变量。

           其统计学本质上是对平稳时间序列数据一种预测,仅适用于计量经济学的变量预测,不能作为检验真正因果性的判据。

           基本步骤:

          1)将当前的y对所有的滞后项y以及别的什么变量(如果有的话)做回归,即y对y的滞后项yt-1,yt-2,…,yt-q及其他变量的回归,但在这一回归中没有把滞后项x包括进来,这是一个受约束的回归。然后从此回归得到受约束的残差平方和RSSR。

          2)做一个含有滞后项x的回归,即在前面的回归式中加进滞后项x,这是一个无约束的回归,由此回归得到无约束的残差平方和RSSUR。
          3)零假设是H0:α1=α2=…=αq=0,即滞后项x不属于此回归。
          4)为了检验此假设,用F检验,即:
         它遵循自由度为q和(n-k)的F分布。在这里,n是样本容量,q等于滞后项x的个数,即有约束回归方程中待估参数的个数,k是无约束回归中待估参数的个数。
         5)如果在选定的显著性水平α上计算的F值超过临界值Fα,则拒绝零假设,这样滞后x项就属于此回归,表明x是y的原因。
         6)同样,为了检验y是否是x的原因,可将变量y与x相互替换,重复步骤(1)~(5)。
    function granger(x,y,alpha,max_lag)
    T = length(x);
    BIC = zeros(max_lag,1);
    RSSR = zeros(max_lag,1);
    i = 1;
    while i <= max_lag
        ystar = x(i+1:T,:);
        xstar = [ones(T-i,1) zeros(T-i,i)];
        j = 1;
        while j <= i
            xstar(:,j+1) = x(i+1-j:T-j);
            j = j+1;
        end
        [b,bint,r] = regress(ystar,xstar);
        BIC(i,:) = T*log(r'*r/T) + (i+1)*log(T);
        RSSR(i,:) = r'*r;
        i = i+1;
    end
    %RSSR不加滞后项x的受约束的残差平方和
    x_lag = find(min(BIC));
    BIC = zeros(max_lag,1);
    RSSUR = zeros(max_lag,1);
    i = 1;
    while i <= max_lag
        ystar = x(i+x_lag+1:T,:);
        xstar = [ones(T-(i+x_lag),1) zeros(T-(i+x_lag),x_lag+i)];
        j = 1;
        while j <= x_lag
            xstar(:,j+1) = x(i+x_lag+1-j:T-j,:);
            j = j+1;
        end
        %加入滞后项
        j = 1;
        while j <= i
            xstar(:,x_lag+j+1) = y(i+x_lag+1-j:T-j,:);
            j = j+1;
        end
        [b,bint,r] = regress(ystar,xstar);
        BIC(i,:) = T*log(r'*r/T) + (i+1)*log(T);
        RSSUR(i,:) = r'*r;
        i = i+1;
    end
    y_lag = find(min(BIC));
    F_num = ((RSSR(x_lag,:) - RSSUR(y_lag,:))/y_lag);
    F_den = RSSUR(y_lag,:)/(T-(x_lag+y_lag+1));
    F = F_num/F_den;
    c_v = finv(1-alpha,y_lag,(T-(x_lag+y_lag+1)));
    p = 1-fcdf(F,y_lag,(T-(x_lag+y_lag+1)));
    end
    
    
    



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  • % 如果易知原始数据不是平稳的,则不能做随机性检验 % 接下来要求差分,目的: 变成平稳的数据 % p 如果比 0.05 小就不是白噪声序列,可以使用时间序列 % 某种现象的指标数值按照时间顺序排列而成的数值序列 % 因为...
  • GTWR模型matlab实现

    2018-10-07 16:01:02
    能够实现GTWR模型的系数求解,非平稳性检验。通过matlab编程,导入工具箱实现。
  • Matlab的autocorr自相关函数

    万次阅读 多人点赞 2016-02-23 22:50:58
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