lags=max_time:自相关函数图的最大滞后时间。
时间: 2024-04-06 10:29:09 浏览: 17
是的,参数 `lags` 指定了自相关函数图的最大滞后时间,也就是自相关系数函数中要绘制的最大滞后阶数。在绘制自相关函数图时,通常要指定一个合适的最大滞后时间,以便更好地观察时间序列中的自相关性。如果最大滞后时间设置的太小,可能会忽略掉一些重要的自相关性;如果设置的太大,可能会出现一些无意义的自相关性。因此,需要根据具体的时间序列数据来确定最大滞后时间。在这里,`max_time` 变量应该是一个整数,用于指定最大滞后时间。
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plot_acf(data[col],lags=max_time, missing='drop', ax=axes,use_vlines=False,alpha=None, marker=None, linestyle='-', title=None, label=col)
这是一段 Python 代码,其中使用了 statsmodels 库中的 plot_acf 函数,该函数用于绘制自相关函数图。具体来说,该函数的参数包括:
- data[col]:要绘制自相关函数图的数据列。
- lags=max_time:自相关函数图的最大滞后时间。
- missing='drop':忽略 NaN 值的方法,该参数指定为 'drop' 表示删除 NaN 值所在的行。
- ax=axes:自相关函数图要绘制在哪个子图上。
- use_vlines=False:是否使用竖线表示自相关系数值,默认为 False。
- alpha=None:自相关函数图的透明度。
- marker=None:自相关函数图点的标记样式。
- linestyle='-':自相关函数图线的样式。
- title=None:自相关函数图的标题。
- label=col:自相关函数图的标签。
以上就是该 Python 代码中 plot_acf 函数的参数解释。
[[lb],[p]] = acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'],lags = 1) ValueError: too many values to unpack (expected 1)
这个错误通常是因为你传递给 `acorr_ljungbox()` 函数的参数有问题。该函数的第一个参数应该是一个一维的数组,也就是你要计算自相关性的数据。如果你的数据集是一个 DataFrame,你需要使用 `data['CWXT_DB:184:D:\\']` 选取其中一列作为参数传递给 `acorr_ljungbox()` 函数。另外,`acorr_ljungbox()` 函数的返回值是一个元组,其中包含两个数组,分别是 Ljung-Box 统计量和对应的 p 值,你需要使用两个变量来接收这两个数组,例如:
```
stat, p = acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'], lags=1)
```
这样就可以正确地接收函数的返回值了。