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亲爱的社区，
在Forecast自动化应用程序（需求计划）中，当为白噪声测试设置概率级别时，我们发现意外行为 。 实际上，通过降低概率（例如，从0.9降低到0.6），我们期望检测到更多的白噪声，从而期望更多的计划组合从"连续"转换为"不规则"。 此外，已经测试了极高的值：
- 概率= 0.000001->我们希望看到所有被认为具有白噪声的规划组合。 相反，我们在2672中获得21分。
- 概率= 0.999999->我们希望没有白噪声的计划组合。 但是人数增加到149/2672
我们的问题
- 有人可以解释用于白噪声测试的基本算法以及概率水平的确切影响吗？
- 根据定义，模式（趋势和/或季节性）的存在是否排除了白噪声的存在？ IBP文档似乎证实了这一点，但是我们看到7个规划组合被分类为不规则并显示趋势
最诚挚的问候，
伊万
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嗨，
白噪声测试的概率指定了应考虑白噪声测试结果的置信度。
白噪声表示之间的随机差异 连续时间序列的值。 如果存在大量白噪声，并且在数据中未发现趋势或季节性，则时间序列被认为是不规则的。
设置的概率越高，系统将从中获得的置信度越高。 将时间序列视为不规则。
例如，默认的0.9概率级别意味着仅当在时间序列中识别出白噪声的置信度为90％或更高时，该时间序列才被视为不规则。 p>
较低的阈值（例如0.2）将导致假阳性结果，因为每次在数据中以20％或更高的置信度识别出白噪声时，系统都会认为时间序列不规则。
请在上面让我知道，描述方法不起作用。
最好的问候
林加亚
此外，您知道白色 IBP中的噪声测试基于Ljung-Box测试，例如 SAP HANA PAL 似乎提示？
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