MATLAB实现怀特检验
时间: 2023-11-07 12:22:02 浏览: 91
你好!关于怀特检验的 MATLAB 实现,您可以参考以下代码示例:
% 假设样本数据为 x
alpha = 0.05; % 置信水平
n = length(x);
mu = mean(x);
s = std(x);
% 计算怀特统计量
w = sum((x-mu).^2)/(s^2*(n-1));
% 计算临界值
w_crit = chi2inv(1-alpha, n-1);
if w > w_crit
disp('Reject null hypothesis: the data is not white noise.');
else
disp('Cannot reject null hypothesis: the data appears to be white noise.');
end
希望对您有所帮助。如果您还有其他问题,欢迎随时提出。
相关问题
怀特检验matlab
您好!要在Matlab中进行怀特检验,可以使用"whitetest"函数。该函数可用于检测时间序列数据是否具有白噪声特性。
下面是一个示例代码,演示如何使用whitetest函数进行怀特检验:
```matlab
% 假设您的时间序列数据存储在名为data的向量中
% data = [your time series data];
% 进行怀特检验
[h, pValue, stat, cValue] = whitetest(data);
% 输出结果
disp(['怀特检验的p值为:', num2str(pValue)]);
disp(['怀特检验的统计值为:', num2str(stat)]);
disp(['怀特检验的临界值为:', num2str(cValue)]);
% 判断结果
if h == 0
disp('时间序列数据通过了怀特检验,表明具有白噪声特性。');
else
disp('时间序列数据未通过怀特检验,表明不具有白噪声特性。');
end
```
请确保将"data"替换为您自己的时间序列数据变量。运行此代码后,您将看到怀特检验的p值、统计值和临界值,并根据h的值确定时间序列数据是否具有白噪声特性。
希望对您有所帮助!如果有任何进一步的问题,请随时提问。
怀特检验 matlab
怀特检验(White's test)是一种用于测试数据中异方差(heteroscedasticity)是否存在的统计方法。在Matlab中可以使用regstats函数进行怀特检验。该函数需要输入参数包括待检验的数据和自变量,输出结果包括一个p值的数组。
另外,根据引用的信息,F-statistic为4.218738,Prob. F(9,86)为0.0002,这表明在对应的模型中,怀特检验的结果是拒绝了原假设,即存在异方差。这意味着数据中的方差在不同自变量取值下并不相等。
总结起来,怀特检验是一种用于测试数据异方差性的方法,在Matlab中可以使用regstats函数进行计算。而根据F统计量的结果,我们可以得出结论,数据中存在异方差。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [异方差检验:White、White 特例和 Breush-Pagan 检验。 需要 Stat TB:regstats 和 chi2cdf。-matlab开发](https://download.csdn.net/download/weixin_38653085/19295512)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [matlab怀特检验,怀特检验结果是否存在异方差,求问。](https://blog.csdn.net/weixin_33842051/article/details/115944113)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)