Eviews中Q统计量的含义

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序列相关有DW、Q、LM这三种检验方法，而Q检验以回归方程的残差序列进行检验，所以Q需要一个方程为依托。我想问的是，在ARMA定阶前，我们通常先看看原序列Y的相关图（AC、PAC），图的最后一列也会有Q值，而此时并没有方程。这个Q有什么含义？
     望好心人解答。谢谢

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关键词：EVIEWS Views Eview view Q统计量 好心人 统计

就是student统计，同学。

需要学习

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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QLB统计量进行：
3、该统计量近似地服从自由度为m的c2分布（m为滞后长度），如果计算的Q值大于显著性水平为a的临界值，则有1-a的把握拒绝所有rk(k>0)同时为0的假设。

原假设是什么？

模型的残差序列是否为白噪声的检验是用Box-Pierce (1970) 提出的Q统计量完成的。原假设是残差是白噪声过程
假设残差是白噪声，构造一个标准化的残差直方图，用卡方检验，不知道怎么写公式进来，需要的话可以联系我，传文件给你

Box-Pierce(1970)的Q统计量公式为 ，服从自由度为s的卡方分布。但是Box-Pierce(1970)的Q统计量的问题在于，及时对湿度大的样本，其效果也较差。Ljung-Box(1978)提出了更优且对小样本同样适用的修正Q统计量，它的构造为 ，   其中T代表样本量，s代表滞后期，服从自由度为s的卡方分布。

来学习

精彩，学习了，吼吼~~~