Ljung-Box检验的原理是基于残差的自相关是否存在显著性。在进行Ljung-Box检验之前,首先需要进行时间序列模型的拟合,通常选择ARMA模型。然后,计算模型的残差序列,并对残差序列进行自相关及偏自相关分析。 自相关函数(ACF)反映了时间序列数据与其自身滞后的相关程度。偏自相关函数(PACF)则表示在剔除了其他滞后项的影响后,...
Ljung-Box检验的原理可以简单概括为以下几个步骤: 1. 计算自协方差函数(ACF)和自相关函数(ACF) 在进行Ljung-Box检验之前,我们首先需要计算时间序列数据的ACF和PACF。ACF是一个描述数据点与其滞后版本之间的相关性的函数,而PACF则是在控制其他滞后项的条件下,描述数据点与其滞后版本之间的相关性。这两个函数可以帮助...
Ljung-Box检验是一种用于检验时间序列异方差性的统计方法,其核心是通过分析序列平方值的自相关性来判断数据是否存在波动聚集性。该方法常
2. 计算 (Q) 统计量： Ljung-Box 检验的 (Q) 统计量公式为：Q = n(n+2) \sum_{k=1}^{h...
Ljung-Box 检验的计算量 Ljung-Box 检验的计算量主要包括以下几个步骤: 1. 计算样本自相关系数:对于每个滞后阶数 ( k ),计算样本自相关系数 \hat{\rho}_k。 2. 计算 (Q) 统计量:使用样本自相关系数计算 (Q) 统…
这时候,Ljung-Box检验就成了一种常用的工具。它的核心目标很简单:检验一组时间序列数据在指定滞后期数内是否存在自相关性。理解它的应用场景和具体操作,对实际工作会有很大帮助。 举个例子,假设某个连锁超市的销售部门想要分析过去三年每个月的销售额数据。他们已经用ARIMA模型对数据进行了拟合,现在需要验证模型的残差...
1.一种基于ljung–box检验的微弱信号检测方法,其特征在于,包括如下步骤: 2.根据权利要求1所述的基于ljung–box检验的微弱信号检测方法,其特征在于,步骤s2中,直流电压信号由第一电阻r1和第二电阻r2对低噪声稳压电源vcc进行分压得到。 3.根据权利要求1所述的基于ljung–box检验的微弱信号检测方法,其特征在于,步骤s3...
通过上述步骤,你可以在Python中实现Ljung-Box检验,并对时间序列数据进行自相关性分析。
Ljung-Box检验是一种统计检验方法,用于检验时间序列数据的自相关性。它可以用来判断一个时间序列是否具有显著的自相关性,或者说是否具有某种程度上的“记忆”。 Ljung-Box检验的基本原理是,如果一个时间序列是白噪声,那么其自相关系数应该在零附近随机波动。而如果时间序列具有自相关性,那么其自相关系数会偏离零值。Lju...
Ljung-Box 检验是一种统计检验,用于测试时间序列数据的异方差性。 原理 Ljung-Box 检验通过对时间序列的平方值进行检验来完成。具体做法是: 1. 计算时间序列的平方值。 2. 对平方值进行 Ljung-Box 检验。 3. 检验结果以图形表示,绘制出 P 值图。 4. 如果 P 值图中所有点都高于阈值(通常为 0.05),则说明...