一点点介绍: 首先po上api文档:https://www.statsmodels.org/stable/api.html#statsmodels-tsa-api 大致有这些东西: ...
Ljung Box检验即LB检验,是时间序列分析中检验序列自相关性的方法。LB检验的Q统计量为: 用来检验m阶滞后范围内序列的自相关性是否显著,或序列是否为白噪声,Q统计量服从自由度为m的卡方分布。 LB检验可同时用于时间序列以及时序模型的残差是否存在自相关性 是否为白噪声 。Python的statsmodels包提供了该检验的函数: 函数输入 lb test x,lags None,boxpie ...
2019-08-23 15:29 0 4327 推荐指数:
一点点介绍: 首先po上api文档:https://www.statsmodels.org/stable/api.html#statsmodels-tsa-api 大致有这些东西: ...
statistic in python 来源:https://www.cnblogs.com/baiyunwanglai/p/11885532.html 提供用于估计许多不同的统计模型以及进行统计测试和统计数据探索的类和函数。每个估算器都有大量的结果统计信息列表。 基本的功能列表 ...
使用python-Statsmodels进行基于统计学的时间序列分析 StatsModels简介 statistic in python 提供用于估计许多不同的统计模型以及进行统计测试和统计数据探索的类和函数。每个估算器都有大量的结果统计信息列表。 基本的功能列表如下 线性回归模型 ...
adf检验是用来检验序列是否平稳的方式,一般来说是时间序列中的一种检验方法。python中可使用现成的工具statsmodels来实现adf检验。 方法及参数: ADF检验总结一句话:如果序列是平稳的,则不存在单位根, 否则就会存在单位根。 同时,源数据 ...
01 引言金融数据主要分为时间序列(时间维度)、横截面(个体维度)和面板数据(时间+截面)。比如上证综指2019年1月至今的日收盘价数据就是时间序列,而2019年8月12日所有A股收盘价数据则是横截面数据,2018-2019年3000多只个股收盘价数据便是面板数据。金融时间序列分析是量化投资建模 ...
使用mathematica来实现。 做时间序列分析,之前需要做两个准备工作,即检查序列是否是平稳的,如果是平稳的,还要检查是否是白噪声。我们一个一个来讲。 使用数据 我们用一个例子来说明:数据集是49 - 98 北京最高气温,数据如下: 一.画出散点图(时序图 ...
如果想知道一个序列是否对预测另一个序列有用,可以用Granger causality test(格兰杰因果检验)。 Granger causality test的思想 如果使用时间序列X和Y的历史值来预测Y的当前值,比仅通过Y的历史值来预测Y的当前值得到的误差更小,并且通过了F ...
如果想知道一个序列是否对预测另一个序列有用,可以用Granger causality test(格兰杰因果检验)。 Granger causality test的思想 如果使用时间序列X和Y的历史值来预测Y的当前值,比仅通过Y的历史值来预测Y的当前值得到的误差更小,并且通过了F ...