Ljung-Box检验是一种用于测试时间序列数据的自相关性的统计检验方法。它主要用于评估时间序列数据的随机性,判断序列中的观测值是否独立同
fromstatsmodels.stats.diagnosticimportacorr_ljungbox as lb_test 函数输入 lb_test(x,lags=None,boxpierce=False): x:检验的时间序列 lags(int,list or None):检验的延迟数, 若为None则输出min((nobs // 2 - 2), 40),其中nobs为观测样本数量,样本较大的情况下输出40 boxpierce:若为True,则同时输出box...
Box于1978年提出的。Box和Ljung在时间序列分析领域做出了许多重要贡献,Ljung-Box检验就是其中之一。此外,Ljung-Box检验与Box-Pierce检验在统计量计算上略有不同,但它们在思想上是相通的,都可以用来检测时间序列的自相关性。在实际应用中,Ljung-Box检验通常被认为比Box-Pierce检验更为准确,尤其是在样本量较小的情况...
Python的statsmodels包提供了该检验的函数: fromstatsmodels.stats.diagnosticimportacorr_ljungboxaslb_test 函数输入 lb_test(x,lags=None,boxpierce=False): x:检验的时间序列 lags(int,list or None):检验的延迟数, 若为None则输出min((nobs // 2 - 2), 40),其中nobs为观测样本数量,样本较大的情况下输出...
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox # 白噪声检验 p_value = acorr_ljungbox(timeseries, lags=[6,12]) 以我自己的非白噪声检验结果为例进行说明: 返回值说明 lbvalue:测试的统计量 pvalue:基于卡方分布的p统计量 判断 如果pvalue值大于0.05,就说明我们无法拒绝原假设(该序列是白噪声序...
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...
PythonStatsmodels的时间序列Ljung_Box检验Ljung-Box检验即LB检验，是时间序列分析中检验序列⾃相关性的⽅法。LB检验的Q统计量为：⽤来检验m阶滞后范围内序列的⾃相关性是否显著，或序列是否为⽩噪声，Q统计量服从⾃由度为m的卡⽅分布。LB检验可同时⽤于时间序列以及时序模型的残差是否存在⾃相关性（...
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...
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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...