Residuen von Zeitreihenmodellen untersuchen
Nachdem das passende Modell zur Beschreibung der betreffenden Zeitreihe ermittelt wurde, ist zu erwarten, dass die Residuen ein weißes Gaußsches Rauschen ergeben.
Daten der monatlichen Unfalltoten in den USA von 1973 bis 1978:
| In[1]:= |  X |
| In[2]:= |  X |
| Out[2]= |  |
Stellen Sie die Daten in einem ARMA-Modell dar.
| In[3]:= |  X |
| Out[3]= |  |
Die Autokorrelation, die partielle Autokorrelation und die graphische Darstellung des Ljung–Box-Tests deuten auf eine Korrelation bei Lag 12 hin.
| In[4]:= |  X |
| Out[4]= |  |
Stellen Sie die Zeitreihe in einem saisonalen ARMA-Modell mit Saisonalität 12 dar.
| In[5]:= |  X |
| Out[5]= |  |
Die Autokorrelation, die partielle Autokorrelation und die Ljung–Box-Plots deuten darauf hin, dass die Residuen wahrscheinlich ein weißes Rauschen ergeben.
| In[6]:= |  X |
| Out[6]= |  |
Die Auswahlkriterien begünstigen das saisonale Modell gegenüber dem nichtsaisonalen.
| In[7]:= |  X |
| Out[7]//TableForm= | |
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