劳思-赫尔维茨稳定判据

劳思-赫尔维茨稳定判据（Ljung-Box test）是一种用于检验时间序列数据是否具有自相关性的统计方法。它是由瑞典统计学家劳思（Greta M. Ljung）和赫尔维茨（George E. P. Box）于1978年提出的。

该稳定判据的基本思想是通过对时间序列数据的自相关函数（ACF）进行检验，来判断数据是否存在显著的自相关性。自相关函数是用来衡量时间序列数据在不同滞后阶数下的相关性。

劳思-赫尔维茨稳定判据的原假设是时间序列数据不存在自相关性，即数据是随机的。如果在进行稳定判据检验时，得到的p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为数据存在自相关性。

该稳定判据的计算过程较为复杂，需要对时间序列数据进行模型拟合、残差计算和自相关函数估计等步骤。一般来说，可以使用统计软件或编程语言中的相关函数来进行劳思-赫尔维茨稳定判据的计算和结果解释。