Вестник Национальной инженерной академии Республики Казахстан. 2022. № 4 (86)
24
Полученные данные временного ряда показывают его несоответствие нормально-
му закону распределения.
К числовым характеристикам формы частотных распределений относятся: асим-
метрия и эксцесс.
Асимметрия Ax показывает степень отклонения распределения от симметричного,
который характерен
для нормальности распределения, рассчитывается по формуле:
Ax
n
Sx
x
Mx
i
i
n
=
−
−
=
∑
1
1
3
1
(
)
и принимает значения от -3 до +3. При Ax = 0 распределение симметрично, при
Ax < 0 – левосторонняя асимметрия, при Ax > 0 – распределение правосторонней
асимметрии.
Эксцесс Ex (Куртозис) показывает степень островершинности кривой распреде-
ления, рассчитывается по формуле:
Ex
n
Sx
x
Mx
i
i
n
=
−
−
−
=
∑
1
1
3
4
4
1
(
)
(
)
и принимает значения от -3 до +3. При Ex = 0
распределение нормальное, при
Ex < 0 – плосковершинное, при Ex > 0 – островершинное распределение.
Рисунок 6 – Выходные данные асимметрии и куртозиса
Критерии коэффициентов асимметрии и эксцесса, полученные с использова-
нием программ Attestat (рис.5) Matlab (рис.6), Excel (рис.6), совпадают. Ax = 0,88
> 0 – распределение правосторонней асимметрии. Куртозис Ех = 0,69 > 0. Оба
значения указывают на несоответствие исследуемого
ряда нормальному закону
распределения.
25
Бектемысова Г. У., Ибраева Ж. Б. Исследование временного ряда на стационарность
Исследуем ряд на случайность [6-7] с помощью VRatio test в Matlab (рис.7). Тест
отношения дисперсии Variance Ratio test for Random Walk оценивает нулевую гипоте-
зу о том, что одномерный временной ряд является случайным блужданием.
Нулевая модель Y(t) = c + y(t–1) + e(t), где c — константа дрейфа (случайный про-
цесс), e(t) — некоррелированные инновации с
нулевым средним значением.
Рисунок 7 – Выходные данные проверки временного
ряда на случайность
По полученным данным обнаружено, что исследуемый временной ряд является
случайным блужданием.
Достарыңызбен бөлісу: