ARIMAX结果中Jarque-Bera (JB): 521.56解读
时间: 2024-02-19 21:01:28 浏览: 37
ARIMAX模型中的Jarque-Bera检验是检验模型的残差序列是否符合正态分布的一种方法,统计量的值越大,偏离正态分布的程度越大。在这个问题中,Jarque-Bera (JB): 521.56表示统计量的值为521.56。如果Jarque-Bera检验的p值小于0.05,则认为模型的残差序列不符合正态分布,需要重新调整模型;如果p值大于等于0.05,则认为模型的残差序列符合正态分布,模型可行。但是,仅凭一个检验的结果无法准确判断模型的好坏,需要综合考虑其他统计指标和领域知识。
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ARIMAX结果中Heteroskedasticity (H): 1728.92解读
ARIMAX模型中的Heteroskedasticity检验是检验模型的残差序列是否存在异方差性的一种方法,统计量的值越大,异方差性越明显。在这个问题中,Heteroskedasticity (H): 1728.92表示统计量的值为1728.92。如果Heteroskedasticity检验的p值小于0.05,则认为模型的残差序列存在异方差性,需要重新调整模型;如果p值大于等于0.05,则认为模型的残差序列不存在异方差性,模型可行。但是,仅凭一个检验的结果无法准确判断模型的好坏,需要综合考虑其他统计指标和领域知识。
ARIMAX结果中Skew: 1.11解读
ARIMAX模型中的Skew是描述模型残差偏度的指标,偏度描述了概率分布曲线的偏斜程度,如果偏度为0,表示分布是对称的;如果偏度为正值,则表示分布的右侧比左侧更重,即右偏;如果偏度为负值,则表示分布的左侧比右侧更重,即左偏。在这个问题中,Skew: 1.11表示模型残差偏度为1.11,为正偏。如果偏度的绝对值大于1,则认为分布明显偏斜;如果偏度的绝对值介于0.5到1之间,则认为分布有一定的偏斜;如果偏度的绝对值小于0.5,则认为分布近似对称。需要注意的是,偏度结果仅作为参考,不能作为判断模型好坏的唯一标准,需要综合考虑其他统计指标和领域知识。
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