В этой записи блога мы углубимся в тест Люнга-Бокса — статистический тест, используемый для обнаружения наличия автокорреляции во временных рядах. Мы рассмотрим различные методы выполнения теста Люнга-Бокса в R, а также приведем примеры кода. К концу этой статьи вы получите четкое представление о тесте Юнга-Бокса и о том, как его реализовать в R.

Методы:

1. Использование базовой функции R Box.test():

   # Generate a time series data
   data <- ts(rnorm(100))
   # Perform the Ljung-Box test
   result <- Box.test(data, lag = 10, type = "Ljung-Box")

2. Использование функции stats::acf():

   # Generate a time series data
   data <- ts(rnorm(100))
   # Compute the autocorrelation function (ACF)
   acf_values <- stats::acf(data)
   # Perform the Ljung-Box test
   result <- stats::Box.test(data, lag = 10, type = "Ljung-Box")

3. Использование функции forecast::Box.test():

   # Generate a time series data
   data <- ts(rnorm(100))
   # Perform the Ljung-Box test
   result <- forecast::Box.test(data, lag = 10, type = "Ljung-Box")

4. Использование функции rugarch::ugarchfit()в сочетании с тестом Люнга-Бокса:

   # Install and load the 'rugarch' package
   install.packages("rugarch")
   library(rugarch)
   # Generate a time series data
   data <- rnorm(100)
   # Fit a GARCH model
   model <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH"))
   fit <- ugarchfit(spec = model, data = data)
   # Perform the Ljung-Box test on residuals
   result <- Box.test(fit@fit$residuals, lag = 10, type = "Ljung-Box")

5. Использование функции tseries::Box.test():

   # Generate a time series data
   data <- ts(rnorm(100))
   # Perform the Ljung-Box test
   result <- tseries::Box.test(data, lag = 10, type = "Ljung-Box")

В этой статье мы рассмотрели несколько методов выполнения теста Люнга-Бокса в R. Мы использовали такие функции, как Box.test(), acf(), ugarchfit()и tseries::Box.test()для проведения теста на данных временных рядов. Тест Люнга-Бокса — ценный инструмент для обнаружения автокорреляции, и эти методы предоставляют различные подходы к его реализации в R. Используя эти методы, вы можете получить представление о структуре автокорреляции ваших данных временных рядов.