通过Python编程方式，进行时间序列白噪声检验。

简介：
白噪声检验，也被称为纯随机性检验，在数据呈现出完全随机特征时，对其进行后续分析便失去了意义。因此，在获取数据后，建议首先进行纯随机性检验，具体使用 `acorr_ljungbox(x, lags=None, boxpierce=False)` 函数。该函数用于评估数据的纯随机性。其中，`lags` 参数指定延迟期数；如果为整数，则包含该整数作为延迟期；若为列表或数组，则包含列表中最大的延迟期。此外，`boxpierce` 参数设置为 `True` 时，除了返回LB统计量外，还会返回Box和Pierce的Q统计量。返回值包括：`lbvalue`，即测试的统计量；`pvalue`，基于卡方分布计算出的p值；以及 `bpvalue` ，当 `boxpierce` 为 `True` 时返回Box和Pierce的Q统计量。