为了确定平稳序列还值不值得继续分析下去,我们需要对平稳序列进行纯随机性检验。 纯随机性检验就是为了验证时间序列之间有没有相关关系的手法。 非白噪声检验的python实现 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...
Ljung-Box 检验即 LB 检验、随机性检验,主要用于检验时间序列在 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。 在Python 中的实现代码如下: ```python from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox as lb_test re = lb_test(data, lags=20) ``` 其中,`data`是要检验的数据,`la...
如果p值小于显著性水平,拒绝原假设,认为时间序列存在自相关性;否则,不能拒绝原假设,认为时间序列为白噪声序列。 Ljung-Box检验在时间序列分析中的应用非常广泛,尤其在模型诊断和残差分析中。当我们建立了一个时间序列模型后,通常需要对模型的残差进行Ljung-Box检验,以判断模型是否充分提取了时间序列中的信息。如果残差...
acorr_ljungbox()函数是 statsmodels 库中的一个函数,用于检验时间序列数据是否为白噪声。它是 statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox 模块中的一个函数。 白噪声是指数据之间没有相关性,且其均值和方差都是常量。使用 Ljung-Box 检验,可以检验时间序列数据是否符合这些性质。 该函数的输入参数为一个时间序列...
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(是否为白噪声)。Python的statsmodels包提供了该检验的函数: ...
Ljung-Box检验即LB检验、随机性检验,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(或者统计量服从自由度为m的卡方分布)。若是白噪声数据,则该数据没有价值提取,即不用继续分析了。 二、数据处理 拿到一个序列之后,首先判断它是不是平稳时间序列,如果是就进行模式识别;如果不是就扣除趋势项将...
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: image.png 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(是否为白噪声)。Python的statsmodels包提供了该检验...
为了使用statsmodels.stats.diagnostic模块中的acorr_ljungbox函数进行时间序列数据的白噪声检验,你可以按照以下步骤进行操作: 导入acorr_ljungbox函数: 首先,你需要导入acorr_ljungbox函数。这可以通过从statsmodels.stats.diagnostic模块中导入来实现。 python from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox 准备时...
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（...