컴퓨터 질문이 아니라 죄송합니다.
개인적으로 공부하다 ARIMA 모델에 대해 궁금한게 있는데 딱히 물어볼만한 곳을 알지 못해 혹시나 도움을 얻을 수 있을까 하고 올려봅니다.
ARIMA model에서 R을 이용해 Ljung-Box test를 할 때 p-value가 높을 수록 자기상관성이 떨어진다고 하는데,
p값이 높을수록 현재의 통계변량값에서 과거의 통계변량을 더 많이 고려하게 되잖아요. 그러면 과거에 데이터를 더 많이 고려해야 fitting이 잘된다는 의미니까 p값이 높을수록 자기상관성이 크다는 의미가 되야하는 것이 아닌가요?
왜 p값이 높을 수록 자기상관성이 떨어지는 것인가요?
ljung-box test에서 p value가 유의수준 보다 크다 = 자기상관이 0과 유의하게 다르다고 볼 수 없다. 이므로 자기상관성이 작아지겠지요.
"Ljung-Box Q(LBQ) 통계량은 시차 k에 대한 자기 상관이 0이라는(즉, 데이터 값이 일정한 시차, 이 경우에는 12에 대해 랜덤이고 독립적이라는) 귀무 가설을 검정합니다"
그래서 p 가 0으로 수렴할 수록 귀무가설을 기각하고 자기상관성이 높다고 할 수 있겠네요
시계열에서 자기상관은 매우 중요하죠~^^