时间序列模型matlab残差检验

在MATLAB中，可以使用时间序列模型进行残差检验。时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）、季节性自回归积分移动平均模型（SARIMA）等等。下面是一个使用ARMA模型进行残差检验的示例代码：

% 假设已经有一个时间序列数据存储在变量data中

% 拟合ARMA模型
model = arima(2, 0, 1); % AR阶数为2，MA阶数为1
fitModel = estimate(model, data);

% 获取模型拟合的残差
residuals = infer(fitModel, data);

% 进行残差的白噪声检验
[h, pValue] = lbqtest(residuals); % LBQ检验

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('残差序列通过白噪声检验');
else
    disp('残差序列未通过白噪声检验');
end

disp(['p值为: ', num2str(pValue)]);

这段代码首先通过arima函数创建一个ARMA模型对象，然后使用estimate函数拟合该模型。之后，使用infer函数获取模型拟合的残差。最后使用lbqtest函数进行LBQ白噪声检验，判断残差序列是否通过检验。