Box-Pierce Q统计量可以帮助在大样本下无法判定究竟是大T还是强自相关性产生了较大的Q,这可能会出现虚假拒绝原假设,因此Ljung-Box(1978)进行了修正: Q=T(T+2)∑k=1srk2/(T−k) 对于ARMA(p,q)模型, QT(m)~χ(m−p−q)2 (若包含常数项,自由度为m-p-q-1) GARCH(p,q)模型与ARMA(p,q...
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...
Ljung-Box-q-统计量 Ljung-Box q 统计量 用于检验某个时间段内的一系列观测值是不是随机的独立观测值。如果观测值并非彼此独立,一个观测值可能会在 k 个时间单位后与另一个观测值相关,形成一种称为自相关的关系。自相关可以削减基于时间的预测模型(例如时间序列图)的准确性,并导致数据的错误解释。 例如,一家...
Ljung-Box检验的步骤如下: 1. 计算时间序列的滞后阶数k的自相关系数。 2. 根据自相关系数计算Ljung-Box统计量。Ljung-Box统计量是一个卡方分布的统计量,其表达式为: Q(m) = n(n+2) Σ(ρ_i^2 / (n-k)) 其中,Q(m)是Ljung-Box统计量,n是时间序列的观测值数量,k是滞后阶数,ρ_i是第i阶滞后自相...
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: ...
在进行时间序列分析时,通常会先使用 Ljung-Box Q 统计量检查时间序列是否存在自相关。如果存在自相关,就可以考虑使用模型对序列进行拟合。我们希望模型的残差是白噪声,此时可以对拟合的残差再使用 Ljung-Box Q 统计量进行一次检验,如果残差不存在自相关,说明模型能够很好地捕获序列中的相关关系。←...
内容提示: Ljung-Box Q-Test The sample autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation function (PACF) are useful qualitative tools to assess the presence of autocorrelation at individual lags. The Ljung-Box Q-test is a more quantitative way to test for autocorrelation at multiple lags ...
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...
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（...