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]= |  |
