写一个白噪声检验的arima代码,已知模型的阶数
时间: 2024-05-14 21:14:53 浏览: 16
这里提供一个Python的ARIMA模型白噪声检验代码,已知模型的阶数。
```python
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
# 生成随机数据
np.random.seed(123)
data = np.random.randn(1000)
# 定义ARIMA模型阶数
p, d, q = 2, 0, 2
# 建立ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(p, d, q)).fit()
# 进行白噪声检验
resid = model.resid
lb, pvalue = acorr_ljungbox(resid, lags=[10])
# 输出检验结果
if pvalue[0] < 0.05:
print("ARIMA({},{},{})模型的残差序列不是白噪声,p值为{}".format(p, d, q, pvalue[0]))
else:
print("ARIMA({},{},{})模型的残差序列是白噪声,p值为{}".format(p, d, q, pvalue[0]))
```
代码解释:
1. 首先生成随机数据;
2. 定义ARIMA模型的阶数;
3. 建立ARIMA模型;
4. 使用`acorr_ljungbox`函数进行白噪声检验,其中`lags`参数指定延迟阶数,这里设为10;
5. 判断p值是否小于0.05,如果小于则认为模型残差不是白噪声。