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,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系...
3. Ljung-Box检验的原理:详细解释Ljung-Box检验是如何工作的,包括其背后的数学原理和统计假设。 4. 检验步骤:描述进行Ljung-Box检验的具体步骤,包括如何设置检验的统计量和如何确定显著性水平。 5. 结果解读:解释如何解读Ljung-Box检验的结果,包括如何判断时间序列是否存在自相关性。 6. 应用示例:通过一个具体的例...
1. Q检验简介 理论上讲,总体的均值、方差和自相关等特征几乎无法直接被观测到,只能分析能够收集到,或者在预算允许范围内以有限成本收集到的样本数据的统计特征。但是怎么证明用样本分析得到的推断依然适用于总体呢?这就需要保证数据的平稳性。对于一个时间序列数据{Xt,t=1,2,3,...,T} ,一般要求宽平稳(weakly ...
Ljung-Box检验即LB检验、随机性检验,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(或者统计量服从自由度为m的卡方分布)。若是白噪声数据,则该数据没有价值提取,即不用继续分析了。 二、数据处理 拿到一个序列之后,首先判断它是不是平稳时间序列,如果是就进行模式识别;如果不是就扣除趋势项将...
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...
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...
在对时间序列建模之后,我们会对残差序列进行白噪声检验,如果残差序列是白噪声,那么就说明原序列中所有有价值的信息已经被模型所提取,不再有进一步分析的价值了。 为了确定平稳序列还值不值得继续分析下去,我们需要对平稳序列进行纯随机性检验。 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...
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,...