Teste para correlação serial
Gere amostra aleatória de um ARProcess.
In[1]:= | ![]() X |
A função de correlação estimada diminui lentamente como uma função do atraso.
In[2]:= | ![]() X |
Out[2]= | ![]() |
Teste para correlação serial até um atraso de 10.
In[3]:= | ![]() X |
Out[3]= | ![]() |
Os testes confirmam que os dados são serialmente correlacionados.
In[4]:= | ![]() X |
Out[4]= | ![]() |
Agora gere uma amostra aleatória de um GARCHProcess.
In[5]:= | ![]() X |
Os valores da função de correlação estimada em atrasos diferentes de zero são muito pequenos.
In[6]:= | ![]() X |
Out[6]= | ![]() |
Confira o primeiro caminho com o AutocorrelationTest.
In[7]:= | ![]() X |
Out[7]= | ![]() |
In[8]:= | ![]() X |
Out[8]= | ![]() |
Não há correlação serial, mas as fatias não são independentes.
In[9]:= | ![]() X |
In[10]:= | ![]() X |
Confira a independência entre a fatia no tempo zero e as quatro fatias seguintes usando o teste de independência de Hoeffding.
In[11]:= | ![]() X |
Visualize gráficos de dispersão de valores de fatias no tempo zero e em outros momentos e as conclusões do teste.
Out[12]= | ![]() |