均值方差模型Python代码,对气象数据做气象做白噪声检验

时间: 2024-01-05 17:02:13 浏览: 63
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: ```python 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。

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