R'de kpss testi nasıl yapılır (örnek dahil)

Bir zaman serisinin durağan bir trende sahip olup olmadığını belirlemek için KPSS testi kullanılabilir.

Bu test aşağıdaki boş ve alternatif hipotezi kullanır:

• H ₀ : Zaman serisi durağan bir trende sahiptir.
• H _A : Zaman serisi durağan bir trende sahip değildir .

Testin p değeri belirli bir anlamlılık düzeyinin altındaysa (örneğin α = 0,05), boş hipotezi reddeder ve zaman serisinin durağan bir trende sahip olmadığı sonucuna varırız.

Aksi halde sıfır hipotezini reddetmede başarısız oluruz.

Aşağıdaki örnekler R’de KPSS testinin nasıl gerçekleştirileceğini göstermektedir.

Örnek 1: R’de KPSS testi (durağan verilerle)

Öncelikle R’de çalışmak üzere bazı sahte veriler oluşturalım:

 #make this example reproducible
set. seeds (100)

#create time series data
data<-rnorm(100)

#plot time series data as line plot
plot(data, type=' l ') 

Bu zaman serisi verileri üzerinde KPSS testi gerçekleştirmek için tseries paketindeki kpss.test() fonksiyonunu kullanabiliriz:

 library (tseries)

#perform KPSS test
kpss. test (data, null=" Trend ")

	KPSS Test for Trend Stationarity

data:data
KPSS Trend = 0.034563, Truncation lag parameter = 4, p-value = 0.1

Warning message:
In kpss.test(data, null = "Trend"): p-value greater than printed p-value

P değeri 0,1’dir . Bu değer 0,05’ten küçük olmadığı için KPSS testinin sıfır hipotezini reddedemiyoruz.

Bu, zaman serisinin durağan bir trende sahip olduğunu varsayabileceğimiz anlamına gelir.

Not : P değeri gerçekte hala 0,1’den büyüktür, ancak kpss.test() işlevinin üreteceği en düşük değer 0,1’dir.

Örnek 2: R’de KPSS testi (durağan olmayan verilerle)

Öncelikle R’de çalışmak üzere bazı sahte veriler oluşturalım:

 #make this example reproducible

#create time series data
data <-c(0, 3, 4, 3, 6, 7, 5, 8, 15, 13, 19, 12, 29, 15, 45, 23, 67, 45)

#plot time series data as line plot
plot(data, type=' l ') 

Yine bu zaman serisi verileri üzerinde KPSS testi gerçekleştirmek için tseries paketindeki kpss.test() fonksiyonunu kullanabiliriz:

 library (tseries)

#perform KPSS test
kpss. test (data, null=" Trend ")

	KPSS Test for Trend Stationarity

data:data
KPSS Trend = 0.149, Truncation lag parameter = 2, p-value = 0.04751

P değeri 0,04751’dir . Bu değerin 0,05’ten küçük olması nedeniyle KPSS testinin sıfır hipotezini reddediyoruz.

Bu durum zaman serisinin durağan olmadığı anlamına gelmektedir.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimler, R’de zaman serisi verileriyle nasıl çalışılacağına ilişkin ek bilgiler sağlar:

R’de bir zaman serisi nasıl çizilir
R’de artırılmış Dickey-Fuller testi nasıl yapılır