Formaler statistischer Test, ob ein Prozess ein weißes Rauschen ist

Gibt es einen formalen statistischen Test, um zu testen, ob der Prozess ein weißes Rauschen ist?

In der Zeitreihenanalyse wird üblicherweise der Ljung-Box-Test verwendet. Beachten Sie jedoch, dass die Korrelationen getestet werden. Wenn die Korrelationen Null sind, die Varianz jedoch variiert, ist der Prozess kein weißes Rauschen, aber der Ljung-Box-Test kann die Nullhypothese nicht ablehnen. Hier ist ein Beispiel in R:

> Box.test(c(rnorm(100,0,1),rnorm(100,0,10)),type="Ljung-Box")

    Box-Ljung test

data:  c(rnorm(100, 0, 1), rnorm(100, 0, 10)) 
X-squared = 0.4771, df = 1, p-value = 0.4898

Hier ist die Handlung des Prozesses:

Hier finden Sie weitere Diskussionen zu diesem Test .

Der Hwwntest der R-Bibliothek (Haar Wavelet White Noise Test) scheint ziemlich gut zu funktionieren. Es bietet eine Reihe von Funktionen. Die Datenmenge muss eine Potenz von 2 sein.

hywavwn.test () scheint für mich am besten zu funktionieren.

> hywavwn.test(rnorm(128, 0, 1))

    Hybrid Wavelet Test of White Noise

data:  
p-value = 0.542

> hywavwn.test(rnorm(128, 0, 10))

    Hybrid Wavelet Test of White Noise

data:  
p-value = 1