Dieser Test verwendet die folgende Null- und Alternativhypothese:<\/span><\/p>\n Wenn der p-Wert<\/a> des Tests unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt (z. B. \u03b1 = 0,05), lehnen wir die Nullhypothese ab und kommen zu dem Schluss, dass die Zeitreihe keinen station\u00e4ren Trend aufweist.<\/span><\/p>\n Andernfalls k\u00f6nnen wir die Nullhypothese nicht ablehnen.<\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie ein KPSS-Test in R durchgef\u00fchrt wird.<\/span><\/p>\n Erstellen wir zun\u00e4chst einige gef\u00e4lschte Daten in R, mit denen wir arbeiten k\u00f6nnen:<\/span> <\/p>\n Wir k\u00f6nnen die Funktion kpss.test()<\/strong> aus dem Paket tseries<\/strong> verwenden, um einen KPSS-Test f\u00fcr diese Zeitreihendaten durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Der p-Wert betr\u00e4gt 0,1<\/strong> . Da dieser Wert nicht kleiner als 0,05 ist, k\u00f6nnen wir die Nullhypothese des KPSS-Tests nicht ablehnen.<\/span><\/p>\n Das bedeutet, dass wir davon ausgehen k\u00f6nnen, dass die Zeitreihe einen station\u00e4ren Trend aufweist.<\/span><\/p>\n Hinweis<\/strong> : Der p-Wert ist tats\u00e4chlich immer noch gr\u00f6\u00dfer als 0,1, aber der niedrigste Wert, den die Funktion kpss.test() erzeugt, ist 0,1.<\/span><\/p>\n Erstellen wir zun\u00e4chst einige gef\u00e4lschte Daten in R, mit denen wir arbeiten k\u00f6nnen:<\/span> <\/p>\n Auch hier k\u00f6nnen wir die Funktion kpss.test()<\/strong> aus dem Paket tseries<\/strong> verwenden, um einen KPSS-Test f\u00fcr diese Zeitreihendaten durchzuf\u00fchren:<\/span><\/p>\n Der p-Wert betr\u00e4gt 0,04751<\/strong> . Da dieser Wert kleiner als 0,05 ist, lehnen wir die Nullhypothese des KPSS-Tests ab.<\/span><\/p>\n Dies bedeutet, dass die Zeitreihe nicht station\u00e4r ist<\/em> .<\/span><\/p>\n Die folgenden Tutorials bieten zus\u00e4tzliche Informationen zum Arbeiten mit Zeitreihendaten in R:<\/span><\/p>\n So zeichnen Sie eine Zeitreihe in R<\/a> Mit einem KPSS-Test kann festgestellt werden, ob eine Zeitreihe einen station\u00e4ren Trend aufweist. Dieser Test verwendet die folgende Null- und Alternativhypothese: H 0 : Die Zeitreihe hat einen station\u00e4ren Trend. H A : Die Zeitreihe weist keinen station\u00e4ren Trend auf. Wenn der p-Wert des Tests unter einem bestimmten Signifikanzniveau liegt (z. B. \u03b1 = 0,05), […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n\n
Beispiel 1: KPSS-Test in R (mit station\u00e4ren Daten)<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible\nset. seeds<\/span> (100)\n\n#create time series data\n<\/span>data<-rnorm(100)\n\n#plot time series data as line plot\n<\/span>plot(data, type=' l<\/span> ')<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kpss1.jpg\")
<\/p>\n library<\/span> (tseries)\n\n#perform KPSS test<\/span>\nkpss. test<\/span> (data, null=\" Trend<\/span> \")\n\n\tKPSS Test for Trend Stationarity\n\ndata:data\nKPSS Trend = 0.034563, Truncation lag parameter = 4, p-value = 0.1\n\nWarning message:\nIn kpss.test(data, null = \"Trend\"): p-value greater than printed p-value\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: KPSS-Test in R (mit instation\u00e4ren Daten)<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible\n\n#create time series data\n<\/span>data <-c(0, 3, 4, 3, 6, 7, 5, 8, 15, 13, 19, 12, 29, 15, 45, 23, 67, 45)\n\n#plot time series data as line plot\n<\/span>plot(data, type=' l<\/span> ')<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/kpss2.jpg\")
<\/p>\n library<\/span> (tseries)\n\n#perform KPSS test<\/span>\nkpss. test<\/span> (data, null=\" Trend<\/span> \")\n\n\tKPSS Test for Trend Stationarity\n\ndata:data\nKPSS Trend = 0.149, Truncation lag parameter = 2, p-value = 0.04751<\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span>
<\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie einen erweiterten Dickey-Fuller-Test in R durch<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"