正态分布的Ljung-Box检验在MATLAB中的实现

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本文介绍了如何在MATLAB中利用'lbqtest'函数执行正态分布的Ljung-Box检验，以检测时间序列数据的自相关性。通过示例代码展示了设置滞后阶数为5的检验过程，并解释了检验结果中'h'、p值、统计量和关键值的含义，帮助理解数据特征，指导后续分析。

正态分布的Ljung-Box检验在MATLAB中的实现

Ljung-Box检验是一种常用的统计方法，用于检验时间序列数据中是否存在自相关性。在MATLAB中，我们可以使用"lbqtest"函数来执行Ljung-Box检验。本文将介绍如何使用MATLAB进行正态分布的Ljung-Box检验，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备一组时间序列数据，以便进行Ljung-Box检验。假设我们有一个名为"data"的向量，其中包含了我们要检验的时间序列数据。下面是一个示例数据：

data = [1.2, 1.5, 2.1, 0.9, 1.7,
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】残差检验(附Java、python和MATLAB代码)
qq_36130719的博客
05-29 1704
残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。“残差”蕴含了有关模型基本假设的重要信息。如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。它应符合模型的假设条件，且具有误差的一些性质。利用残差所提供的信息，来考察模型假设的合理性及数据的可靠性称为残差分析。
使用R语言检验时间序列中是否存在自相关性：使用box.test函数执行Ljung-Box检验验证时间序列中是否存在自相关性
TechO_O的博客
08-28 3154
一种常用的方法是执行Ljung-Box检验，该检验可以帮助我们确定时间序列数据中是否存在显著的自相关性。通常，如果p值小于显著性水平（例如0.05），我们可以拒绝原假设，即时间序列数据存在自相关性。根据检验结果，我们可以进一步分析和处理时间序列数据，以适应我们的需求和目标。滞后阶数表示我们希望检验的自相关性的最大滞后期数。使用R语言检验时间序列中是否存在自相关性：使用box.test函数执行Ljung-Box检验验证时间序列中是否存在自相关性。的时间序列对象，我们将使用这个对象进行自相关性检验。
金融时间序列-非线性检验-Ljung-Box test
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Matlab时序分析
m0_60286845的博客
02-02 3568
时间序列分析的Matlab实现全流程。
ljung box q matlab,Ljung-Box Q-Test
weixin_35411487的博客
03-23 1398
Ljung-Box Q-TestThe sample autocorrelation function (ACF) and partial autocorrelation function (PACF) are useful qualitative tools to assess the presence of autocorrelation at individual lags. The Lju...
Multivariate Portmanteau (Ljung-Box) Test：测试多元向量序列中是否存在自相关和互相关-matlab开发
05-29
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Ljung-Box检验的p和q详细步骤
最新发布
04-10
因此，在回答中需要明确指出，Ljung-Box检验中的参数是滞后阶数m，而不是ARMA模型中的p和q。不过，用户可能是在ARIMA模型的背景下询问，如何确定检验残差自相关时的m值，或者如何结合ARIMA的参数p和q来选择m。 接...
matlab 收益率 正态性检验
04-09
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Matlab软件进行金融时间序列数据的描述性统计代码
m0_61015717的博客
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关于对金融时间序列的描述性统计，可以用matlab软件来实现，操作简单，可实现的功能多。
时间序列平稳性检验（ADF）和白噪声检验（Ljung-Box）
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呆萌的代Ma
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(re2 turnmtx) ; garchdisp (coeff , errors) [ H ,pValue , Stat , CriticalValue ] = lbqtest ( returnmtx2mean ( return2 mtx) ,[ 10 15 20 ......to test for autocorrelation at multiple lags jointly >&gt...
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zyy160alex5的专栏
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用于检验某个时间段内的一系列观测值是不是随机的独立观测值。如果观测值并非彼此独立，一个观测值可能会在 k 个时间单位后与另一个观测值相关，形成一种称为自相关的关系。自相关可以削减基于时间的预测模型（例如时间序列图）的准确性，并导致数据的错误解释。 例如，一家电子公司对电池的月销售量跟踪记录五年。他们想使用这些数据来设计一个时间序列模型以帮助预测未来的销售。但是，月销售额可能会受到季节趋势的影响。
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DuanYuan0708的博客
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