均值方差模型Python代码，对气象数据做气象做白噪声检验

以下是均值方差模型Python代码，用于对气象数据进行白噪声检验：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

# 加载气象数据
data = pd.read_csv('气象数据.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 绘制时间序列图
plt.plot(data)
plt.show()

# 计算均值方差
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
print('均值：', mean)
print('标准差：', std)

# 检验白噪声
lag_acf = acf(data, nlags=20)
lag_pacf = pacf(data, nlags=20, method='ols')
plt.subplot(121)
plt.plot(lag_acf)
plt.axhline(y=0, linestyle='--', color='gray')
plt.axhline(y=-1.96/np.sqrt(len(data)), linestyle='--', color='gray')
plt.axhline(y=1.96/np.sqrt(len(data)), linestyle='--', color='gray')
plt.title('自相关图')

plt.subplot(122)
plt.plot(lag_pacf)
plt.axhline(y=0, linestyle='--', color='gray')
plt.axhline(y=-1.96/np.sqrt(len(data)), linestyle='--', color='gray')
plt.axhline(y=1.96/np.sqrt(len(data)), linestyle='--', color='gray')
plt.title('偏自相关图')

plt.tight_layout()
plt.show()

# 根据自相关图和偏自相关图选择ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
result = model.fit(disp=-1)
plt.plot(data)
plt.plot(result.fittedvalues, color='red')
plt.show()

# 检验残差是否为白噪声
resid = result.resid
lbvalue, pvalue = acorr_ljungbox(resid, lags=1)
if pvalue[0] < 0.05:
    print('残差不是白噪声，p值为', pvalue[0])
else:
    print('残差是白噪声，p值为', pvalue[0])

请注意，此代码仅适用于气象数据的均值方差模型和白噪声检验。对于其他类型的时间序列数据，可能需要使用不同的模型和方法来进行分析和预测。