GM(1,1)预测模型的残差检验、关联度检验、后验差检验代码

GM(1,1)预测模型的残差检验、关联度检验、后验差检验都是对模型拟合效果的检验，以下是它们的代码实现：

1. 残差检验：

def residual_test(data, predict):
    residual = data - predict
    # 计算残差平均值、标准差、最大值、最小值
    res_mean = np.mean(residual)
    res_std = np.std(residual)
    res_max = np.max(residual)
    res_min = np.min(residual)
    # 绘制残差分布图
    plt.hist(residual)
    plt.show()
    # 绘制残差散点图
    plt.scatter(range(len(residual)), residual)
    plt.show()
    # 残差平均值和标准差的范围
    print("Residual mean: {:.2f}".format(res_mean))
    print("Residual std: {:.2f}".format(res_std))
    # 最大最小值和范围
    print("Residual max: {:.2f}".format(res_max))
    print("Residual min: {:.2f}".format(res_min))

2. 关联度检验：

def correlation_test(data, predict):
    # 计算实际值和预测值的相关系数
    corr = np.corrcoef(data, predict)[0][1]
    print("Correlation coefficient: {:.2f}".format(corr))
    # 绘制实际值和预测值的散点图
    plt.scatter(data, predict)
    plt.show()

3. 后验差检验：

def posterior_test(data, predict):
    # 计算后验差比值
    p = np.abs(data - predict) / data
    # 绘制后验差比值分布图
    plt.hist(p)
    plt.show()
    # 后验差比值的平均值和标准差
    p_mean = np.mean(p)
    p_std = np.std(p)
    print("Posterior mean: {:.2f}".format(p_mean))
    print("Posterior std: {:.2f}".format(p_std))

以上代码中，`data`为实际数据，`predict`为GM(1,1)预测出的数据。您可以根据需要调用这三个函数进行模型的检验。