用Python进行时间序列白噪声检验的方法

简介：
本文章介绍了如何使用Python对时间序列数据执行白噪声检验的方法，帮助读者了解并掌握相关技术。通过代码示例详细说明了实现过程及其背后的统计原理。 白噪声检验又称纯随机性检验。当数据为纯随机数据时，对其进行进一步分析就没有意义了。因此，在处理新数据时最好先进行一次纯随机性检验。 使用`acorr_ljungbox(x, lags=None, boxpierce=False)`函数可以对数据的纯随机性进行检验。 - `lags`参数表示延迟期数：如果它是整数值，则包含指定数量的周期；如果是列表或数组，那么所有时滞都将包括在内，并以最大的滞后值为准。 - 当设置`boxpierce=True`时，除了返回LB统计量外，还会计算并返回Box和Pierce的Q统计量。 该函数会给出以下结果： - `lbvalue`: 测试的统计量 - `pvalue`: 基于卡方分布得到的p值