AR1（Autoregressive model of order 1）是一种时间序列模型，用于检测和估计数据中的白噪声。白噪声是指一个随机过程，其具有均值为零、方差为常数、且时间间隔之间的相关性非常弱或不存在的特点。
要使用AR1模型检测白噪声，可以按照以下步骤进行：
1. 收集时间序列数据：首先，需要收集一组时间序列数据，这些数据应该是按照一定的时间间隔记录的观测值。
2. 估计AR1模型：根据收集到的时间序列数据，使用最小二乘法或其他估计方法，估计AR1模型的参数。AR1模型表示为：X(t) = α + β * X(t-1) + ε(t)，其中，X(t)为当前时间点的观测值，X(t-1)为前一个时间点的观测值，ε(t)为误差项，α和β为AR1模型的参数。
3. 检验残差：利用估计的AR1模型，计算出每个观测值对应的残差（实际观测值与模型预测值之差），并进行检验。常见的检验方法包括计算残差的平均值和自相关函数（ACF）。
4. 判断白噪声：在AR1模型中，如果原始时间序列数据是白噪声，那么通过模型估计得到的残差应该是一个均值为零、方差为常数、且自相关性非常弱或接近于零的序列。因此，可以通过检验残差的平均值是否接近零，以及自相关函数是否在显著性水平上都为零来判断是否存在白噪声。
如果残差序列表现出与白噪声类似的特征，则可以认为原始时间序列数据中存在白噪声。如果残差序列呈现出显著的自相关性或其他非白噪声特征，则可以认为原始数据不是白噪声。
白噪声检验的步骤为：打开resid序列，view，correlogram，差分阶数选择level，确定，看q统计量的伴随p值是不是很大就行了。
