一點點介紹: 首先po上api文檔:https://www.statsmodels.org/stable/api.html#statsmodels-tsa-api 大致有這些東西: ...
Ljung Box檢驗即LB檢驗,是時間序列分析中檢驗序列自相關性的方法。LB檢驗的Q統計量為: 用來檢驗m階滯后范圍內序列的自相關性是否顯著,或序列是否為白噪聲,Q統計量服從自由度為m的卡方分布。 LB檢驗可同時用於時間序列以及時序模型的殘差是否存在自相關性 是否為白噪聲 。Python的statsmodels包提供了該檢驗的函數: 函數輸入 lb test x,lags None,boxpie ...
2019-08-23 15:29 0 4327 推薦指數:
一點點介紹: 首先po上api文檔:https://www.statsmodels.org/stable/api.html#statsmodels-tsa-api 大致有這些東西: ...
statistic in python 來源:https://www.cnblogs.com/baiyunwanglai/p/11885532.html 提供用於估計許多不同的統計模型以及進行統計測試和統計數據探索的類和函數。每個估算器都有大量的結果統計信息列表。 基本的功能列表 ...
使用python-Statsmodels進行基於統計學的時間序列分析 StatsModels簡介 statistic in python 提供用於估計許多不同的統計模型以及進行統計測試和統計數據探索的類和函數。每個估算器都有大量的結果統計信息列表。 基本的功能列表如下 線性回歸模型 ...
adf檢驗是用來檢驗序列是否平穩的方式,一般來說是時間序列中的一種檢驗方法。python中可使用現成的工具statsmodels來實現adf檢驗。 方法及參數: ADF檢驗總結一句話:如果序列是平穩的,則不存在單位根, 否則就會存在單位根。 同時,源數據 ...
01 引言金融數據主要分為時間序列(時間維度)、橫截面(個體維度)和面板數據(時間+截面)。比如上證綜指2019年1月至今的日收盤價數據就是時間序列,而2019年8月12日所有A股收盤價數據則是橫截面數據,2018-2019年3000多只個股收盤價數據便是面板數據。金融時間序列分析是量化投資建模 ...
使用mathematica來實現。 做時間序列分析,之前需要做兩個准備工作,即檢查序列是否是平穩的,如果是平穩的,還要檢查是否是白噪聲。我們一個一個來講。 使用數據 我們用一個例子來說明:數據集是49 - 98 北京最高氣溫,數據如下: 一.畫出散點圖(時序圖 ...
如果想知道一個序列是否對預測另一個序列有用,可以用Granger causality test(格蘭傑因果檢驗)。 Granger causality test的思想 如果使用時間序列X和Y的歷史值來預測Y的當前值,比僅通過Y的歷史值來預測Y的當前值得到的誤差更小,並且通過了F ...
如果想知道一個序列是否對預測另一個序列有用,可以用Granger causality test(格蘭傑因果檢驗)。 Granger causality test的思想 如果使用時間序列X和Y的歷史值來預測Y的當前值,比僅通過Y的歷史值來預測Y的當前值得到的誤差更小,並且通過了F ...