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
Ljung-Box检验的原理是基于残差的自相关是否存在显著性。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,...
Ljung-Box检验的原理可以简单概括为以下几个步骤: 1. 计算自协方差函数(ACF)和自相关函数(ACF) 在进行Ljung-Box检验之前,我们首先需要计算时间序列数据的ACF和PACF。ACF是一个描述数据点与其滞后版本之间的相关性的函数,而PACF则是在控制其他滞后项的条件下,描述数据点与其滞后版本之间的相关性。这两个函数可以帮助...
Ljung-Box 检验是一种统计检验,用于测试时间序列数据的异方差性。 原理 Ljung-Box 检验通过对时间序列的平方值进行检验来完成。具体做法是: 1. 计算时间序列的平方值。 2. 对平方值进行 Ljung-Box 检验。 3. 检验结果以图形表示,绘制出 P 值图。 4. 如果 P 值图中所有点都高于阈值(通常为 0.05),则说明...
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: ...
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...
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...
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…
ljungbox检验的原理较为简单。首先,计算时间序列数据的自相关系数,即每个时滞下数据之间的相关性。然后,构建一个统计量,该统计量服从卡方分布,自由度等于所检验的时滞数。最后,将计算出的统计量与卡方分布的临界值进行比较,如果统计量大于临界值,则认为序列存在自相关,反之则不存在自相关。通过这种方式,可以判断时间序...