自相关检验matlab代码

自相关检验在MATLAB中通常用于检查时间序列数据是否存在自相关性，这对于统计建模和预测分析非常重要。自相关函数（Autocorrelation Function, ACF）描述了数据点之间的延迟相关性。以下是一个简单的自相关检验（如Ljung-Box检验）的MATLAB代码示例：

% 假设你有一个名为'data'的时间序列数组
data = your_data_array;

% 计算自回归滞后阶数，你可以先用'pacf'函数来粗略估计
p = detrend(pacf(data), 'constant');

% Ljung-Box检验的统计量Q和自由度df
[Q, pValue] = boxtest(data, 'Lags', p, 'DataType', 'correlation');

% 如果pValue小于显著性水平（例如0.05），则拒绝原假设（无自相关）
is_significant = pValue < significance_level;

% 输出结果
fprintf('Ljung-Box Test Statistics: Q = %f, p-value = %f\n', Q, pValue);
if is_significant
    fprintf('The data shows significant autocorrelation.\n');
else
    fprintf('The data does not show significant autocorrelation.\n');
end

在这个代码中，`detrend`函数用于移除数据中的趋势，`pacf`函数计算部分自相关函数，`boxtest`函数执行Ljung-Box检验。你需要将`your_data_array`替换为实际的数据。

相关问题：
1. 如何在MATLAB中查看自相关图（ACF图）？
2. Ljung-Box检验的显著性水平如何选择？
3. 对于非平稳时间序列，应该如何处理自相关性问题？