主要介绍了使用python实现时间序列白噪声检验方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验 acorr_ljungbox(x, lags=None, boxpierce=False) # 数据的纯随机性检验函数 lags为延迟期数，如果为整数，则是包含在内的延迟期数，如果是一个列表或数组，那么所有时滞都包含在列表中最大的时滞中 boxpierce为True时表示除开返回LB统计量还会返回Box和Pierce的Q统计量 返回值： lbvalue:测试

白噪声检验也称为纯随机性检验， 当数据是纯随机数据时，再对数据进行分析就没有任何意义了， 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验 acorr_ljungbox(x, lags=None, boxpierce=False) # 数据的纯随机性检验函数 lags为延迟期数，如果为整数，则是包含在内的延迟期数，如果是一个列表或数组，那么所有时滞都包含在列表中最大的时滞中 boxpierce为True时表示除开返回LB统计量还会返回Box和Pierce的Q统计量 返回值： lbvalue:测试