Критерий экстремумов
Материал из MachineLearning.
Критерий экстремумов — статистический тест, позволяющий проверить нулевую гипотезу о том, что выборка случайна.
Этот тест часто применяют трейдеры, как простой способ проверки наличия тренда в данных. Также этот критерий используется при анализе регрессионных остатков.
Содержание | 
Гипотеза случайности
Пример задачи. Проверить сгенерированную последовательность чисел на случайность.
Пусть задана выборка  . 
Проверим гипотезу о том, что  одинаково распределены,независимы и все их перестановки равновероятны. 
Нулевая гипотеза  - случайна.
Будем считать, что в случайной последовательности не должно быть частых переключений (с возрастания последовательности на убывание и наоборот) и не должно быть длинных интервалов монотонности. Критерий экстремумов позволяет отловить эти 2 типа поведения последовательности: "пила" и линейный тренд.
Пусть число локальных экстремумов в последовательности  равно 
.
В случае "пилы" 
, а в случае линейного тренда 
.
Вычислим величины 
Статистика критерия:
имеет стандартное нормальное распределение. Тогда критической областью критерия являются хвосты нормального распределения, 
что соотвествует альтернативной гипотезе .
Критерий (при уровне значимости ) против альтернативы 
 - неслyчайны:
- если 
, то нулевая гипотеза отвергается. Это случай когда в данных присутствует тренд.
 - если 
, то нулевая гипотеза отвергается. Это случай когда в данных слишком много экстремумов("пила").
 
- если 
 
где  — есть 
-квантиль стандартного нормального распределения.
См. также
Литература
Ссылки
|   |  Статья в настоящий момент дорабатывается. Валентина Федорова 15:53, 23 января 2009 (MSK)  | 

