R语言 Box.test 位于stats 包(package)。 说明计算Box-Pierce 或 Ljung-Box 检验统计量,以检查给定时间序列中独立性的原假设。这些有时称为‘portmanteau’ 测试。用法Box.test(x, lag = 1, type = c("Box-Pierce", "Ljung-Box"), fitdf = 0) ...
在某些情况下,可以对数据进行修正以满足假设,例如通过去除离群值将近似正态分布修正为正态分布,或者当样本具有不同的方差时,在统计测试中使用对自由度的修正,这是两个例子。 最后,对于一个给定的关注点,如正态性,可能有多种检验方法。我们无法通过统计学得到问题的明确答案;相反,我们得到的是概率性的答案。因此,...
LjungBox test零假设是什么 [nʌl] [haɪ'pɒθɪsɪs]n. 假设 零假设(null hypothesis),统计学术语,又称原假设,指进行统计检验时预先建立的假设。零假设成立时,有关统计量应服从已知的某种概率分布。当统计量的计算值落入否定域时,可知发生了小概率事件,应否定原假设。 释义 看到零假设的时候我们...
Ljung-Box检验的假设是原假设和备择假设。原假设是时间序列数据中的自相关性为零,即序列之间不存在相关性。备择假设则是时间序列数据中存在显著的自相关性。Ljung-Box检验统计量的计算基于自相关函数的平方和。如果计算得到的检验统计量小于给定的临界值,就可以拒绝原假设,即认为序列存在显著的自相关性。 Ljung-Box...
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...
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
根据Ljung-Box检验的结果,我们可以得出以下几种结论: - 如果计算得到的统计量小于临界值,我们可以接受原假设,即数据中不存在显著的自相关性。 - 如果计算得到的统计量大于临界值,我们可以拒绝原假设,即数据中存在显著的自相关性。 - 如果计算得到的统计量接近临界值,我们需要进一步分析数据,以确定是否存在自相关性。
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...
不是。P值（P value）就是当原假设为真时所得到的样本观察结果或更极端结果出现的概率。如果P值很小...
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...