白噪声检验是用于检查一组数据是否存在自相关性或异方差性，即数据是否呈现出随机性。进行白噪声检验的一种常用方法是利用Ljung-Box检验或Box-Pierce检验。这些检验统计量的原假设是数据序列存在自相关性，如果检验统计量的p值小于预设的显著性水平，则拒绝原假设，即认为数据序列是白噪声序列，否则接受原假设，即认为数据序列存在自相关性。如果p值较小，或者自相关图和偏自相关图中的观测点均在置信区间内，那么可以认为数据序列是白噪声。
白噪声检验是用于检查一组数据是否存在自相关性或异方差性，即数据是否呈现出随机性。
进行白噪声检验的一种常用方法是利用Ljung-Box检验或Box-Pierce检验。这些检验统计量的原假设是数据序列存在自相关性，如果检验统计量的p值小于预设的显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，即认为数据序列是白噪声序列，否则接受原假设，即认为数据序列存在自相关性。
另外，还可以通过绘制自相关图（ACF图）和偏自相关图（PACF图）来直观地判断数据序列是否为白噪声。如果自相关图和偏自相关图中几乎所有的观测点都在置信区间（通常为±1.96/sqrt(n)）之内，则说明数据序列是白噪声。
综上所述，白噪声检验结果的判断可以根据Ljung-Box检验或Box-Pierce检验的p值来进行判断，以及通过自相关图和偏自相关图的观察来进行直观判断。如果p值较小，或者自相关图和偏自相关图中的观测点均在置信区间内，那么可以认为数据序列是白噪声。