Ljung-Box检验中,Jarque-Bera的p值为0,其他都大于0.05,说明什么
时间: 2024-02-16 15:01:51 浏览: 24
Ljung-Box检验和Jarque-Bera检验都是用来检验时间序列数据是否符合某种假设的统计检验方法。
在你提供的情况下,Ljung-Box检验的所有p值都大于0.05,而Jarque-Bera检验的p值为0,这意味着:
- Ljung-Box检验未能拒绝原假设,即数据不存在自相关性。这是一个好的结果,因为自相关性可能会导致模型估计结果不可靠。
- Jarque-Bera检验拒绝了正态性的原假设,这意味着数据不服从正态分布。这是一个有点担心的结果,因为一些时间序列模型需要数据服从正态分布才能进行可靠的预测。但是,这并不意味着你不能使用这些数据进行模型拟合。你可以尝试使用其他的分布来拟合数据,或者使用转换方法来使数据服从正态分布。
相关问题
Ljung-Box检验p值小于0.05
Ljung-Box检验是一种检验时间序列数据是否具有自相关性的统计方法。通常在进行该检验时,会计算出一个p值,如果p值小于0.05,则可以拒绝原假设,即认为该时间序列数据存在自相关性。
这意味着,如果你进行了Ljung-Box检验,并且得到的p值小于0.05,那么你可以得出结论,该时间序列数据存在自相关性。这可能会对你后续的分析和建模产生影响,需要进行进一步处理或者调整模型。
ARIMA模型残差检验中的Ljung-Box检验,代码示例
Ljung-Box检验可以通过计算残差的自相关系数来进行。在Python中,可以使用statsmodels库中的acorr_ljungbox函数来进行Ljung-Box检验。以下是一个简单的示例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
# 创建ARIMA模型并拟合数据
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(1,1,1))
results = model.fit()
# 计算残差的自相关系数
residuals = results.resid
acf, q, p = sm.tsa.acf(residuals, qstat=True)
# 进行Ljung-Box检验
lb = sm.stats.acorr_ljungbox(residuals, lags=[10, 20, 30])
print('Ljung-Box检验的统计量为:', lb[0])
print('Ljung-Box检验的p值为:', lb[1])
```
在上面的代码中,首先读取时间序列数据并创建ARIMA模型,然后计算模型的残差并计算其自相关系数。最后,使用statsmodels库中的acorr_ljungbox函数进行Ljung-Box检验,其中lags参数指定要计算的滞后阶数。Ljung-Box检验的结果包括统计量和p值,用于判断残差是否存在显著的自相关性。
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