Ljung-Box e Box-Pierce

[chiav53]

Analizzando una serie storica con R ho creato un modello.
Ho calcolato il coefficiente di Ljung-Box e il coefficiente di Box-Pierce e mi sono venuti i seguenti valori:

Box-Ljung test
X-squared = 23.7812, df = 24, p-value = 0.4742


Box-Pierce test
X-squared = 23.013, df = 24, p-value = 0.519

vorrei sapere in base a questi due test come faccio a capire se il mio modello è significativo?
Che criterio si usa?
So che bisogna andare a confrontare con la tabella chi-quadro, l'ho fatto ma con 24 gradi di libertà mi viene un livello di probabilità tra 0.25 e 0.90.
Cosa posso concludere?

Grazie anticipatamente

[chiav53]

"Sergio":[quote="chiav53"]vorrei sapere in base a questi due test come faccio a capire se il mio modello è significativo?

Non mi pare che i due test si usino per rispondere a questa domanda.
Si usano sui residui di un modello e ti dicono se sono o meno autocorrelati.[/quote]
Si, da quello che ho capito (è la prima volta che studio argomenti di statistica) i residui del modello devono avere l'andamento di un white-noise, quindi in particolare devono essere incorrelati.
Il coefficiente di L-B e il coefficiente di B-P mi servono proprio a questo, cioè a capire se i residui sono incorrelati.
Quindi se il coefficiente di B-P e di L-B non sono come dovrebbero essere posso dire che il modello che ho creato non va granchè bene in quanto i residui non rispecchiano l'andamento di un White-Noise.
In questo senso parlavo di "significatività del modello", ma forse non è il termine adatto.
Il ragionamento che ho fatto però è giusto?

"Sergio":
[quote="chiav53"]So che bisogna andare a confrontare con la tabella chi-quadro, l'ho fatto ma con 24 gradi di libertà mi viene un livello di probabilità tra 0.25 e 0.90.

Se usi R a che ti servono le tavole?

> pchisq(23.7812,24,lower.tail=FALSE)
[1] 0.4741645
> pchisq(23.013,24,lower.tail=FALSE)
[1] 0.5190308

che sono poi gli stessi valori che ti danno i test.[/quote]
Questo comando che hai scritto tu non lo conosco e non ho ben capito cosa sia, noi quando facevamo i modelli in classe scrivevano soltanto i coefficienti di L-B e di B-P, (e le informazioni che dà R con il comando che conosco io è quello che ti ho scritto sopra) ma nessuno ci ha mai spiegato quando facevamo un modello se questi coefficienti andavano bene oppure no.
Leggendo qua e là ho capito che il valore di questi coefficienti deve rispecchiare il valore del quantile di una distribuzione chi-quadro con df gradi di libertà (df nel mio caso è 24).
Ora le mie domande sono 2:
1) Quello che ho capito è esatto oppure non ho capito nulla?
2) Se il valore di questi coefficienti deve rispecchiare il valore del quantile di una chi-quadro, di quanto esattamente si può discostare da questo valore.

Grazie davvero per l'aiuto

[chiav53]

Ok, grazie davvero. Adesso ho capito.
Il fatto che la mia probabilità è di circa il 50% lo capisco dal p-value che è 0.519?
Se per esempio fosse stato 0.701 avrei avuto una probabilità del 70% giusto?
Quindi più quel valore è vicino a 1 e meglio è?
Grazie mille

[chiav53]

ok, perfetto. Adesso è tutto molto più chiaro.
Grazie