arima模型的残差检验

ARIMA模型的残差检验是用来验证模型是否能够拟合数据的良好程度。常见的残差检验方法有以下几种：

1. 直方图和正态概率图：绘制模型残差的直方图和正态概率图，观察残差是否呈现正态分布的特征。

2. 自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）：分析模型残差序列的自相关性和偏自相关性。在ARIMA模型中，残差序列应该是白噪声序列，即没有自相关性和偏自相关性。

3. Ljung-Box检验：用于检验序列中是否存在自相关性。该检验基于一定滞后阶数下的自相关系数的统计显著性。

4. Durbin-Watson检验：用于检验序列中是否存在一阶自相关性。该检验基于残差序列的一阶自相关系数。

这些方法可以帮助我们判断ARIMA模型的残差序列是否符合模型假设。如果残差序列不满足模型假设，可能需要进行模型调整或者尝试其他模型。