Отсутствие автокорреляции в остатках

Для этого приведем график авторегрессионной функции остатков итоговой модели:

Рисунок 5. Авторегрессионная функция остатков модели Брауна

Как видно из рисунка ни одно из значений авторегрессии не получилось значимым, следовательно, остатки данной модели удовлетворяют первому условию процесса белый шум.

Постоянство дисперсии.

Для этого разобьем исходные данные на две подвыборки объемом 22 и 23 значения. И с помощью Statgraphics проверим гипотезу о равенстве их стандартных отклонений:

F-test to Compare Standard Deviations

Null hypothesis: sigma1 = sigma2

Alt. hypothesis: sigma1 NE sigma2

F = 0,887493 P-value = 0,781894

Do not reject the null hypothesis for alpha = 0,05

Исходя из полученных результатов, можно сказать, что наилучшая модель Брауна удовлетворяет уже двум условиям процесса белый шум. Поэтому проверим последнее.