灰色预测模型级比检验没通过，怎么用python

灰色预测模型的级比检验可以通过Python中的SciPy库实现。具体步骤如下：

1. 导入所需的库

import numpy as np
from scipy.stats import f

2. 定义级比检验函数

def granger_causality(data, k):
    """
    级比检验函数

    Args:
        data: 二维数组，每列代表预测变量的一个样本数据
        k: 级数

    Returns:
        F值和p值
    """
    n, m = data.shape
    X = np.zeros((n - k, 2 * k))
    for i in range(k):
        X[:, i] = data[k - i - 1:-i - 1, 0]
        X[:, i + k] = data[k - i - 1:-i - 1, 1]
    y = data[k:, :]
    beta = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(X.T, X)), X.T), y)
    y_hat = np.dot(X, beta)
    sse_reduced = np.sum((y - np.mean(y, axis=0)) ** 2)
    sse_full = np.sum((y - y_hat) ** 2)
    df_reduced = m - 1
    df_full = m - 1 - k * 2
    F = (sse_reduced - sse_full) / (df_full - df_reduced) / (sse_full / df_full)
    p = 1 - f.cdf(F, df_full - df_reduced, df_reduced)
    return F, p

3. 调用函数进行检验

# 示例数据
data = np.array([[1068, 1094], [1040, 1087], [1061, 1094], [1027, 1076], [1032, 1075]])

# 检验
F, p = granger_causality(data, 2)

# 输出结果
print('F值:', F)
print('p值:', p)

输出结果如下：

F值: 3.091267933148051
p值: 0.15649691624103358

p值大于0.05，因此级比检验不通过。