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,也称为Box-Pierce检验,是一种统计检验方法,用于检测时间序列数据中的自相关性。在时间序列分析中,自相关性是指时间序列中不同时间点的观测值之间存在的相关性。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...
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。Ljung-Box检验通过计算一系列自相关系数的统计量,并将其与相应的临界值进行比较,来判断时间序列的自相关性是否显著。 Ljung-Box检验的统计量被称为Q统计量,它可...
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: 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mi...
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: ...
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（...
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数据的数组或列表,lags 指定了要检验的延迟阶数,如果不指定则默认为 12。 该函数返回两个...
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统计量检验残差序列为白噪声序列,预测的平均相对误差为3.4%,丙型肝炎拟合的最佳模型为ARIMA(1,1,1),(0,1,1)12.结论 ARIMA对全国丙型肝炎拟合的预测... 胡跃华,廖家强,冯国双,... - 《中国预防医学杂志》 被引量: 10发表: 2015年
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