Ljung-Box 테스트, X-Squared 또는 P 값을 고려해야 할 사항은 무엇입니까?

Question

우리는 AirPassengers의 데이터를 연구 중입니다. 고정시키기 위해 log과 diff을 적용했습니다. 그 후 데이터를 플롯하고 화이트 노이즈처럼 보입니다.

그런 다음 테스트가 적용되었습니다 (고정되어 있는지 확인하려면 Forecast::Box.test()). 여기에 내 코드와 테스트 결과가있다. 내 workfellow이 DF는 X 제곱 값을 비교하기 위해 20해야 말했기 때문에

> Box.test(diff(loglu), type="Ljung-Box") 

    Box-Ljung test 

data: diff(loglu) 
X-squared = 5.8263, df = 1, p-value = 0.01579 

및 지연 = 20

.

> Box.test(diff(loglu), lag = 20, type="Ljung-Box") 

    Box-Ljung test 

data: diff(loglu) 
X-squared = 217.1, df = 20, p-value < 2.2e-16 

그 해석은 무엇입니까? p 값 또는 x 제곱을 찾아야합니까? 또는 둘 다 이미 저에게 동일한 결과를 줄 것입니까?

Answer 1

첫 번째로, Ljung-Box 테스트는 안정적 테스트가 아닙니다. 화이트 노이즈의 과정에 의해 세리에가 생성되는지를 증명하는 테스트입니다. 그리고 이것은 판태보다 더 큰 조건입니다. 즉 시간 세리에는 정지 상태 일 수는 있지만 백색 잡음은 아니므로 테스트에서이를 무시할 수 있습니다. 이제 계산이 sumatory이므로 lag = 1로 설정하면 lag = 1에서 autocorrelation 함수 만 사용하고 lag = 20으로 설정하면 test에서 autocorrelations는 1에서 20으로 설정됩니다. 이것이 두 번째 경우에서 카이 제곱 값이 더 큰 이유입니다.