白噪声在统计学中什么意思 其实你可2113以理解为白噪声是一个纯随机过程，也就5261是没有特征可寻，不存4102在相关性等等1653性质。在统计学中，我们建立回归方程，是希望提取越多的信息越好，也就是希望回归之后的残差项的信息完全提取完毕，那么残差项就是白噪声了。所以通常我们都会通过检验残差项的性质来判断回归方程的优劣。你可以先把回归模型的理论弄清楚。用专业定义来讲：随机变量X（t）（t=1，2，3…），如果是由一个不相关的随机变量的序列构成的，即对于所有S不等于T，随机变量Xt和Xs的协方差为零，则称其为纯随机过程。对于一个纯随机过程来说，若其期望和方差均为常数，则称之为白噪声过程。
如何根据输出的残差的Q统计量判断残差是否为白噪声序列？ 伴随p值越来越大 说明通过检验
在时间序列分析中，用ARMA模型拟合后对残差的平方做白噪声检验的目的是什么？ 如果残差是白噪声序列但是残差的平方不是会有什么问题吗？3，412 The motivation is that we want to investigate the presence of ARCH effects and if there any，try to 。
