R中时间序列数据的恒定方差

【问题标题】：constant variance for a time series data in RR中时间序列数据的恒定方差
【发布时间】：2017-04-06 15:35:48
【问题描述】：

所以我一直在尝试找出时间序列数据中恒定方差的测试，但未能找到合适的方法。我之前使用 Bartlett 检验检查回归模型中的常数方差，但找不到时间序列数据。请指导我解决方案。

【问题讨论】：

你要测试平稳性吗？
@Andrew_感谢您回答我的问题，因为我刚刚完成了回归模型的构建，所以我有点困惑。是的，我试图测试平稳性，现在我明白了这个问题:)

【解决方案1】：

对于平稳性，您可以使用任何测试，例如：box-ljung 或 KPSS 对于方差，您可以使用 McLeod.Li.test 或 Box.Coxlambda。我个人更喜欢 Box.Coxlambda

library(fpp)
data(elec) # random dataset
kpss.test(elec) # p = 0.01, series is not stationary
kpss.test(diff(elec, ndiffs(elec)) ) # after differencing, series is stationary 

#variance 
lambda <- BoxCox.lambda(elec) # = 0.27
lambda # if lambda was around 1, then you do not need any power transform
new_ts <- BoxCox(elec,lambda)

【讨论】：