```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,`lags`为检验的延迟数,一般指定是 20,或是序列长度。我们主要看结果中的第二列`lb_pvalue`,即 P 值。如果每一个 P 值都小于 0.05 或等于 0,说明该数据...
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...
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boxpierce统计量的检验结果 (Box-Pierce检验为白噪声检验的另一个版本...
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…
Ljung-Box检验可以帮助我们判断时间序列是否为白噪声序列,即序列中的观测值是否相互独立。 Ljung-Box检验是基于一系列滞后阶数的样本自相关系数的检验。具体来说,它检验的是这些自相关系数是否同时为零。如果检验结果表明这些系数显著不为零,那么我们就可以拒绝原假设,认为时间序列存在自相关性。 Ljung-Box检验的步骤如...
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...
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
51CTO博客已为您找到关于python中acorr_ljungbox是什么检验的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python中acorr_ljungbox是什么检验问答内容。更多python中acorr_ljungbox是什么检验相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成
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,两个时间序列数据之间的相关性。通过分析ACF和PACF,可以...