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：

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。