5.2 Ljung-Box Q检验

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5.2 Ljung-Box Q检验 5.2 Ljung-Box Q检验在拟合了ARIMA模型后，模型诊断是至关重要的一步。一个好的ARIMA模型应该能够充分捕捉时间序列中的线性和非线性依赖关系，使得模型残差成为一个白噪声序列。如果残差序列不是白噪声，则说明模型未能完全提取出序列中的信息，可能存在模型设定错误或需要进一步改进。白噪声序列具有均值为零、方差为常数且各期之间不相关的特性。在模型诊断中，我们特别关注残差序列是否还存在显著的自相关性。Ljung-Box Q检验就是一种常用的、正式的统计检验方法，用于检验一组观测值（通常是模型残差）在一定滞后阶数范围内是否联合地表现出随机性，即是否为白噪声。 5.2.