arima模型要如何进行参数检验p值

ARIMA模型的参数检验通常需要检验AR(p)模型的p值和MA(q)模型的q值，以及整体模型的残差是否符合正态分布。其中，AR(p)模型的p值可以通过Ljung-Box检验或者Akaike信息准则（AIC）来确定。MA(q)模型的q值可以通过类似的方式进行确定。

具体来说，Ljung-Box检验是一种检验时间序列自相关性的方法，可以用来判断ARIMA模型的p值是否合适。该检验的原假设为序列不存在自相关性，如果拒绝原假设，则表明存在自相关性，需要增加AR(p)模型的p值。AIC是一种模型选择准则，可以用来比较不同p值和q值的模型，选择最优模型。在AIC准则下，选择AIC值最小的模型作为最优模型。

除了AR(p)和MA(q)模型的参数检验，我们还需要对整体模型的残差进行检验，以判断残差是否符合正态分布。如果残差不符合正态分布，可以尝试进行对数变换或者使用其它的非线性模型来改进ARIMA模型的拟合效果。