Критерій Льюнга-Бокса

Критерій Льюнга-Бокса (Шаблон:Lang-en, на честь Джоржа Бокса та Ґретти Люнг) — це тип статистичного тесту, що використовується для тестування відмінності від нуля групи авторегресивних коефіцієнтів часового ряду.

Означення критерію

Цей критерій є модифікацією Q-тесту Бокса-Пірса. Тестова статистика обчислюється за формуою:
$Q^{\text{'}}=n(n+2)\sum _{j=1}^p\frac{r_j^2}{n-j}$, де n-кількість спостережень.
Вибіркові коефіцієнти автокореляції рівні:
$r_j=\frac{\sum _{t=j+1}^n{e}_t{e}_{t-j}}{\sum _{t=1}^n{e}_t^2}$.
Цей тест також має асимптотичний розподіл ${\chi }_p^2$ для кінцевих вибірок, однак, розподіл $Q^{\text{'}}$ ближче до ${\chi }_p^2$ ніж Q, де:
$Q=n\sum _{j=1}^p{r}_j^2$ — Q-тест Бокса-Пірса.

Додаток

Q-статистика Льюнга—Бокса теж має асимптотичний розподіл χ2, однак при малій кількості спостережень демонструє набагато кращу відповідність цьому асимптотичному розподілу, ніж статистика Бокса-Пірса.

Було показано, що критерій не втрачає своєї заможності навіть при невиконанні гіпотези про нормальність процесу. Потрібно лише, щоб дисперсія була скінченною.

Нульова гіпотеза в Q-Критерії полягає в тому, що ряд являє собою білий шум, тобто є чисто випадковим процесом. Використовується стандартна процедура перевірки: якщо розрахункове значення Q-статистики більше заданого квантиля розподілу χ2 , то нульова гіпотеза відкидається та визнається наявність автокореляції до m-го порядку в досліджуваному ряді.

Див. також

• Критерій Бокса-Пірса
• Розподіл хі-квадрат