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…
如果Q统计量未超过临界值,则没有足够的证据拒绝零假设,意味着时间序列可能是随机的,或自相关性并不显著。 时间序列模型的选择: 通过Ljung-Box检验的结果,可以帮助分析师决定是否需要在时间序列模型中加入自相关项,或是进一步改进模型。 理解方式 实际应用: 在实际数据分析中,Ljung-Box检验可以用于验证模型的适用性,...
在Ljung-Box检验中,我们需要选择一个滞后阶数(或称为滞后期数),用于描述数据中的自相关性。通常情况下,我们选择一些合适的滞后阶数进行检验,比如1、5、10等。 3. 计算Ljung-Box统计量 Ljung-Box统计量是用来检验数据中的自相关性的。它是通过计算一系列滞后阶数下的ACF和PACF值,并进行组合计算得到的。具体计算方...
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 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。...
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...
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-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...