Тест Люнга-Бокса – это статистический тест, используемый для проверки автокорреляции во временных рядах. Его обычно используют при анализе временных рядов, чтобы оценить, являются ли остатки подобранной модели некоррелированными и не обнаруживают ли они значительной автокорреляции.

В R вы можете выполнить тест Люнга-Бокса, используя функцию Box.test()из пакета статистики. Вот пример кода, демонстрирующий выполнение теста Люнга-Бокса:

# Load the necessary package
library(stats)
# Generate a random time series data
set.seed(123)
data <- rnorm(100)
# Fit a model to the data (e.g., ARIMA model)
model <- arima(data, order = c(1, 0, 0))
# Perform the Ljung-Box test on the residuals
ljung_box_test <- Box.test(model$residuals, lag = 10, type = "Ljung-Box")
# Print the test results
print(ljung_box_test)

В этом примере мы сначала генерируем случайные данные временного ряда с помощью функции rnorm(). Затем мы подгоняем к данным модель ARIMA с помощью функции arima(). Наконец, мы выполняем тест Люнга-Бокса для остатков модели с помощью функции Box.test(), указывая количество учитываемых лагов и тип теста (в данном случае «Льюнг-Бокс»). -Коробка”).

Запустив этот код, вы получите результаты теста Люнга-Бокса, включая статистику теста, степени свободы и значение p.