Quiero realizar la prueba de Ljung-Box en los residuos del modelo ARIMA con
Box.test(e, type = "Ljung-Box", fitdf = degrees_of_freedom) donde N = 3064, con 8 variables y 1 ajuste adicional de ar (1) en el modelo ARIMA.
Pero obtengo resultados extraños
Prueba de Box-Ljung
datos: e
X-squared = 20.134, df = -3055, p-value = NA
Obviamente df y el valor p están desactivados y sé que tiene que hacer algo con el parámetro lag en la función Box.test. Pero no sé qué hace realmente este parámetro ni cómo determinarlo.
Respuesta
Es probable que su problema sea con fitdf, no lag. Al aplicar la prueba Ljung-Box en los residuos de un modelo ARMA (p, q), fitdf debe ser igual a $ p + q $ . El primer $ p + q $ Las autocorrelaciones se estimarán en cero por construcción, por lo que se supone que debe ajustar la distribución asintótica de la estadística de prueba bajo la hipótesis nula para eso. Esto es lo que hace fitdf. En combinación con lag, facilita la configuración del parámetro de grados de libertad de la distribución asintótica $ \ chi ^ 2 $ a lag – fitdf. Lo que aparentemente hiciste fue establecer fitdf con la longitud de la serie menos tu parámetro count, lo que resultó en lag – fitdf siendo negativo y, por lo tanto, produciendo una distribución nula sin sentido y sin $ p $ -value.
La corrección de grados de libertad a través de fitdf parecería hacer que la prueba funcione bien, pero aparentemente lo hace no, como se explica en el hilo " Prueba de autocorrelación: Ljung-Box versus Breusch-Godfrey " . Por lo tanto, debe no usar la prueba Ljung-Box en los residuos de un modelo ARIMA en primer lugar; utilice la prueba de Breusch-Godfrey en su lugar.