【求助】白噪声检验不能通过！！！

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请各位大侠帮帮忙！

原始数据序列不满足平稳性，但非白噪声序列，一阶差分后，满足平稳性，白噪声检验却不满足。后来我加了观察值，但是结果出来却让我更加困惑，这样的结果（如下）怎么解释啊，到底一阶差分后的序列是不是白噪声序列啊？

另外，我有看到别的文章里面，通过将变量经过一些变换，出来的结果是既满足平稳性又不是白噪声序列，不知道可不可以这样做？

Autocorrelation Check for White Noise
To Lag     Chi-Square     DF     Pr > ChiSq     Autocorrelations
6               14.93             6       0.0208           0.326 -0.011 -0.028 0.031 0.066 -0.018
12             19.33            12      0.0808           -0.073 0.072 0.099 0.014 -0.023 -0.100
18             26.36            18      0.0918           -0.061 0.057 0.025 -0.017 0.133 0.145
24             29.80            24      0.1915           0.060 -0.055 -0.092 -0.055 -0.045 0.042

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关键词：白噪声检验 白噪声 correlations correlation relations 求助 检验 白噪声

那就不做时间序列呗！

原始数据是什么类型的数据呢？
如果通不过白噪声检验 就算硬做时间序列 结果也是很不好啊

如果原始序列已经是白噪声序列的话，就没有必要建模了~

原始序列不是白噪声序列，一阶差分经过白噪声检验就变成这样了。通常，如果是白噪声序列的话，P值应该都很大，但是这个出来的结果却是在滞后6、12、18阶的时候，序列是白噪声的概率在10%以下，但是滞后24阶，概率却为19.15%了，所以我才想知道这个结果到底该怎么解释？

如果数据有季节因素，要先去除，再决定要不要differencing。

楼上的意思是先进行季节差分，然后再进行一阶差分？我怎么觉得这与先进行一阶差分然后再进行季节差分是一样的？

学习了，学习了

啊！我也遇到 了同样的问题，这样看来是不能用时间序列模型建模的了……

看来差分后模型只有在6，12，18阶之后上ACF显著吗？看你研究的问题是啥，一般明显不能解释的就把这些滞后项删去，得到差分序列为白噪声，就是随机游走，就不用建模了