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白噪声的Q统计量
eviews
白噪声
检验步骤
答:
3、进行模型定阶,进行
白噪声
检验,打开resid序列,点击view,correlogram,差分阶数选择level,确定,查看
Q统计量
的伴随p值,p值大于0.05,可以认为该序列是白噪声。
【时间序列分析】纯随机性检验(
白噪声
检验)
答:
纯随机性检验是对序列纯随机性的确认,通过
Q统计量
(包括BP和LB统计量)和检验统计量,我们只需关注序列的短期相关性,因为长期相关性通常较弱。如果Q统计量的p值大于0.05,我们通常接受
白噪声
假设,表示序列确实是纯随机的。
纯随机性检验(
白噪声
检验)
答:
Q统计量
(Box & Pierce)与LB统计量(Ljung & Box)用于检验
白噪声
性,修正版本在小样本情况下提高精度。Python编程示例利用`statsmodels`库进行Ljung-Box Q检验,生成白噪声序列并检验其随机性。引用来源:Brockwell, P. J., & Davis, R. A. (2016). Introduction to Time Series and Forecasting ...
怎样用eviews进行
白噪声
检验
答:
可以打开eviews中的resid序列并将差分阶数选择为level,看伴随p值的大小即可,如果伴随p值大说明对应的
白噪声
也较大。只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽,并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑,就可以把它作为白噪声来处理。Eviews处理的基本数据对象是时间序列,每...
卡方分布是
白噪声
吗
答:
卡方分布是白噪声。根据Barlett定理,服从标准正态分布,可推导出
Q统计量
近似服从自由度为m的卡方分布:所以这种检验
白噪声的
方式即为白噪声的检验.说明:卡方分布的自由度很重要,不同的自由度决定不同的卡方分布。
【时间序列分析】纯随机性检验(
白噪声
检验)
答:
纯随机性检验的核心在于检验序列的自相关系数是否接近零,这通常通过Barlett定理来实现。利用
Q
和LB
统计量
,我们关注前几期的自相关系数,通过计算p值来判断序列是否符合
白噪声
模型。当p值大于0.05,我们倾向于接受白噪声假设,表明序列的随机性得到充分验证。总结来说,白噪声检验是时间序列分析中不可或缺...
时间序列之
白噪声
检验
答:
判断
白噪声的
标准是,
统计量
小于临界值,且p值大于显著性水平,比如0.05,这意味着序列符合白噪声假设。相反,如果p值低于临界值,那么序列可能存在自相关,需要进一步优化模型或考虑其他模型。实践中,我们可以利用statsmodels的acorr_ljungbox或acf函数的qstat=True选项,通过观察p值来确定序列的性质。例如...
q统计量
的p值有些大于置信度,有些小于置信度,是否自相关
答:
你这个如果是在拟合完方程之后选择Q-statistic输出的残差
Q统计量
的话恭喜你,模型拟合效果非常好,因为Q统计量的p值很大,不能拒绝原假设H。(残差不相关),所以也就是残差满足
白噪声的
假定,那么模型就很好了。提醒一点,如果是直接选择resid一列在测试序列相关出来的结果和这个不一样。
请教,怎样用Excel或Eviews生成一个
白噪声
系列
答:
白噪声
检验步骤:打resid序列viewcorrelogram差阶数选择level确定看
q统计量
伴随p值行
q检验是平稳性检验吗
答:
是的。
q
检验属于平稳性检验的一种方式。1、如果时间序列由
白噪声
过程生成,则对所有的k>0,样本自相关系数近似地服从以0为均值,1/n为方差的正态分布,其中n为样本数。2、也可检验对所有k>0,自相关系数都为0的联合假设,这可通过如下
Q
LB
统计量
进行。3、该统计量近似地服从自由度为m的c2分布(...
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