TIME
白噪声检验是一种统计检验方法，用于确定一个时间序列是否是随机的或者是否包含有用的信息，在分析和处理时间序列数据时，白噪声检验可以帮助我们了解数据是否具有可预测性或是否包含某种模式，关于白噪声检验统计量与白噪声检验的解读，可以参照如下内容：
白噪声检验统计量是用来进行假设检验的统计量，通常基于时间序列数据的自相关函数或偏自相关函数，如果数据呈现随机性，即没有任何可预测的模式，那么这些函数的理论值应该接近于零，通过计算自相关或偏自相关统计量的值，并将其与理论值进行比较，可以判断数据是否表现出随机性。
在进行白噪声检验时，通常使用统计软件来计算统计量的值，并生成相应的检验图表，这些图表可以帮助我们更直观地理解数据是否具有随机性，如果检验结果表明数据是白噪声，那么我们可以认为该时间序列不包含有用的信息或模式，因此无法进行有效的预测，相反，如果数据不是白噪声，那么我们可以进一步分析数据的特性，并尝试建立预测模型。
至于如何看白噪声检验的结果，主要关注以下几点：
1、统计量的值：关注计算得到的自相关或偏自相关统计量的值，这些值反映了数据中的相关性。
2、临界值：根据样本大小和显著性水平，确定检验的临界值，如果计算得到的统计量的值超过临界值，则拒绝原假设（数据是白噪声）。
3、P值：P值反映了数据非随机性的程度，较小的P值通常意味着数据不是白噪声，而是具有某种结构或模式。
4、图表：通过观察检验图表，可以更直观地理解数据的自相关性和偏自相关性，如果图表中的值大多落在理论值附近，且没有明显的模式，那么数据可能是白噪声。
进行白噪声检验时，需要综合考虑统计量的值、临界值、P值和图表信息，以判断数据是否具有随机性，如果数据不是白噪声，那么可以进一步分析数据的特性并建立相应的预测模型。