1楼：匿名用户
1 自相关法判断： 序列的自相关只在n=0有一个显著的大值
2 频域法： 功率谱或频谱是平坦的
如何判断时间序列是否是白噪声
2楼：匿名用户
先简单讲讲白噪声特点，和test方法，然后上r**白噪声(对一系列的e1,e2,e3.....et)定义就三个条件：
1.e(et)=0
2.var(et)=a^2
3.cov(et,es)=0 （其中t不等于s）而检验一般用box-ljung test，公式如下：
https://pic3.zhimg.
***/9ce4abdd8d42d9b51eff7e3ed72084ea_b.jpg" data-rawwidth="400" data-rawheight="115" class="content_image" width="400">
r**如下：
set.seed(111)
#####生成正太随机数
ds=rnorm(1000)
#####box-ljung 检验
box.test(ds,type='ljung',lag=log(length(ds)))
box-ljung test
data: ds
x-squared = 5.4432, df = 6.9078, p-value = 0.5957
#####p值大于0.05，说明接受为白噪声，下面画画图：
3楼：深圳市励拓软件****
1 自相关法判断： 序列的自相关只在n=0有一个显著的大值
2 频域法： 功率谱或频谱是平坦的
如何判断时间序列是否是白噪声
4楼：粉色蔷薇粉
通过傅立叶变换将时域信息转换为频域信息，看其在频域上是不是均匀分布。如果是，那就是白噪声。 白噪声最大的特点是其在频域上的完全均匀分布，因此转换成频域表达后应该表现为近似一根直线（由于其随机性，可能分布上略有波动
如何判断时间序列是否是白噪声
5楼：深圳市励拓软件****
1 自相关法判断： 序列的自相关只在n=0有一个显著的大值
2 频域法： 功率谱或频谱是平坦的
如何判断时间序列是否是白噪声
6楼：匿名用户
通过傅立叶变换将时域信息转换为频域信息，看其在频域上是不是均匀分布。如果是，那就是白噪声。
白噪声最大的特点是其在频域上的完全均匀分布，因此转换成频域表达后应该表现为近似一根直线（由于其随机性，可能分布上略有波动，但不同频率的差别不会太大）
如何判断时间序列是否是白噪声
7楼：星月小木木
残差是不是白噪声，
你应该用把残差序列做自相关分析，
如果自相关只在t=0时有值，就是白噪声，
如果其它出也有显著的值，就不是。
如何判断时间序列是否是白噪声
8楼：匿名用户
通过傅立叶变换将时域信息转换为频域信息，看其在频域上是不是均匀分布。如果是，那就是白噪声。白噪声最大的特点是其在频域上的完全均匀分布，因此转换成频域表达后应该表现为近似一根直线（由于其随机性，可能分布上略有波动，但不同频率的差
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