Box和Jenkins (1970)利用样本自相关构建Q统计量: Q=T∑k=1srk2 H0: γk=0 , Q(m)~χ(m)2 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...
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 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。自相关会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。...
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: fromstatsmodels.stats.diagnosticimportacorr_ljungbox as lb_test 函...
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...
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...
Ljung-Box Q (LBQ) 统计量将检验最多滞后 k 的自相关等于零的原假设(即,数据值在某一滞后数--在本例中为 12--之前是随机和独立的)。如果 LBQ 大于特定临界值,则一个或多个滞后的自相关可能显著不同于零,说明在这段时间内各个值并不是独立和随机的。
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（...