ARIMAモデルの残差に対してLjung-Box検定を実行したい
Box.test(e, type = "Ljung-Box", fitdf = degrees_of_freedom) ここで、N = 3064、8変数とARIMAモデルのar（1）からの追加の1つのadjustmend。
しかし、奇妙な結果が得られます
Box-Ljung test
データ：e
X-squared = 20.134、df = -3055、p値= NA
明らかにdfそしてp値はオフであり、Box.test関数のlagパラメーターで何かをしなければならないことを私は知っています。しかし、このパラメータが実際に何をするのか、どのように決定するのかわかりません。
回答
問題は< lagではなくdivid = “edb8fdce3b”>
。ARMA（p、q）モデルの残差にLjung-Box検定を適用する場合、fitdfはfitdfが行うことです。<と組み合わせてdiv id = "10e3ae5a7b">
は、 $ \ chi ^ 2 $ 漸近分布の自由度パラメーターを-fitdf。代わりに、fitdfをシリーズの長さからパラメーターを引いた値に設定しているようです。 count。結果としてlag–fitdfが負になり、意味のないnull分布が生成され、が生成されません。 $ p $ -値。
fitdfによる自由度の修正は、テストを正常に機能させるように見えますが、明らかに機能します。スレッド "自己相関のテスト：Ljung-BoxとBreusch-Godfrey " 。したがって、最初にARIMAモデルの残差に対してLjung-Box検定を使用しないでください。代わりにBreusch-Godfrey検定を使用してください。