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…
Ljung-Box检验的统计量通常记作 QQQ,计算公式为: 其中,n 是样本大小,r^k 是第k个自相关系数,m是考虑的延迟数 每一项的解释 Q: 这是Ljung-Box检验的检验统计量,用于评估时间序列数据的自相关性。 n: 这是样本的大小,即时间序列中观察值的总数。样本大小越大,检验的统计功效也越高。 m: 这是选择的延迟数...
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。...
自由度是数据中的信息量。Minitab 使用卡方统计量的自由度来计算 p 值。 P值 P 值是一个概率,用来度量否定原假设的证据。概率越低,否定原假设的证据越充分。Minitab 显示能够整除 12 的累积滞后的 p 值。 解释 使用p 值可以确...
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阶滞后自相关系数。 3. 根据Ljung-Box统计量和自由度(通常是m-k,其中m是检验的滞后阶数)查找卡方分布表,得到相应的p值。
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...
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。
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,它可以表示为: ``` Q = n (n + 2) Σ(ρ_k^2 / (n - k)) ``` 其中: n 是时间序列的长度。 ρ_k 是滞后 k 期的自相关系数。 Q统计...