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多元Portmanteau（Ljung-Box）检验：检测多元向量序列中的自相关与互相关...

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简介：
本文介绍了多元Portmanteau(Ljung-Box)检验方法，用于分析多元时间序列数据中是否存在自相关或互相关的现象。该检验提供了一种有效手段来评估模型的适用性和残差序列的独立性，是时间序列分析中的重要工具。 `mlbqtest(X, LAGS)` 执行多变量 Portmanteau 检验。 `h = mlbqtest(X, LAGS)` 返回逻辑值 `h`，表示在对多元序列 X 中的联合互相关进行多元 Portmanteau 检验后拒绝原假设的结果。 `h = mlbqtest(X, LAGS, ALPHA)` 允许用户指定显著性水平（默认为 0.05）。 `[h,pValue] = mlbqtest(~)` 返回假设检验的拒绝决定和 p 值。 `[h,pValue,stat,cValue] = mlbqtest(~)` 还返回假设检验的统计量 `stat` 和临界值 `cValue`。 输入参数 X 是一个具有 k 个资产和 T 次观测的多元时间序列（T xk）。 检验原假设 H0：所有相关系数为零，即 rho_1=rho_2=...rho_m=0。备择假设H1：有一些系数不为零。

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    本文介绍了多元Portmanteau(Ljung-Box)检验方法，用于分析多元时间序列数据中是否存在自相关或互相关的现象。该检验提供了一种有效手段来评估模型的适用性和残差序列的独立性，是时间序列分析中的重要工具。 `mlbqtest(X, LAGS)` 执行多变量 Portmanteau 检验。 `h = mlbqtest(X, LAGS)` 返回逻辑值 `h`，表示在对多元序列 X 中的联合互相关进行多元 Portmanteau 检验后拒绝原假设的结果。 `h = mlbqtest(X, LAGS, ALPHA)` 允许用户指定显著性水平（默认为 0.05）。 `[h,pValue] = mlbqtest(~)` 返回假设检验的拒绝决定和 p 值。 `[h,pValue,stat,cValue] = mlbqtest(~)` 还返回假设检验的统计量 `stat` 和临界值 `cValue`。 输入参数 X 是一个具有 k 个资产和 T 次观测的多元时间序列（T xk）。 检验原假设 H0：所有相关系数为零，即 rho_1=rho_2=...rho_m=0。备择假设H1：有一些系数不为零。
     
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    本项目提供基于MATLAB开发的多目标检测算法及其实现代码，利用自相关函数优化目标识别与跟踪，适用于雷达信号处理等领域。 该存储库包含使用自相关分析和近似EM算法解决多目标检测（MTD）问题的程序。用于自相关分析的代码是用Matlab编写的，而用于EM方法的代码则是用C语言编写的。有关MTD问题以及我们所采用算法的具体信息，请参阅文献《具有任意间隔分布的多目标检测》。 要运行自相关的分析： ``` mpirun -n [nproc] python mpi-run.py > log.log & ``` 要执行EM方法： ``` python run.py > log.log & ```