白噪声检验也称为纯随机性检验, 当数据是纯随机数据时,再对数据进行分析就没有任何意义了, 所以拿到数据后最好对数据进行一个纯随机性检验
acorr_ljungbox(x, lags=None, boxpierce=False) # 数据的纯随机性检验函数
lags为延迟期数,如果为整数,则是包含在内的延迟期数,如果是一个列表或数组,那么所有时滞都包含在列表中最大的时滞中
boxpierce为True时表示除开返回LB统计量还会返回Box和Pierce的Q统计量
返回值:
lbvalue:测试的统计量
pvalue:基于卡方分布的p统计量
bpvalue:((optionsal), float or array) – 基于 Box-Pierce 的检验的p统计量
bppvalue:((optional), float or array) – 基于卡方分布下的Box-Pierce检验的p统计量
代码实现:
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
acorr_ljungbox(b.salesVolume, lags = [6, 12],boxpierce=True)
由输出结果可以看到,不管是使用哪个统计量,p值都很大,所以该数据无法拒绝原假设,即认为该数据是纯随机数据
补充知识:用python实现时间序列单位根检验
在时间序列的建模中,需要先对数据进行平稳性检验,常用的有DF检验、ADF检验和PP检验,文章实例ADF检验
注:检验的P值是只在一个假设检验问题中,利用样本观测值能够作出拒绝原假设的最小显著性水平。
如果a >= p, 则在显著性水平a 下拒绝H0
如果a < p,则在显著性水平a下接受H0
实现方法一:
from arch.unitroot import ADF
ADF(data)
ADF检验的原假设是不平稳,这里P值近似为0 , 所以拒绝原假设,认为序列平稳。
from statsmodels.stats.diagnostic import unitroot_adf
unitroot_adf(b.salesVolume)
这里包含了检验值、p-value、滞后阶数、自由度等信息。我们看到了检验统计量为–5.954367776923936,小于1%的临界值-4.01203360058309,,即p值远小于0.01,因此我们拒绝原假设,认为该时间序列是平稳的。(这里原假设是存在单位根,即时间序列为非平稳的。)
以上这篇使用python实现时间序列白噪声检验方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]