python DW检验代码

下面是 Python 中使用 DW 检验的代码示例：

import numpy as np
from scipy.stats import shapiro

# 定义 DW 检验函数
def dw_test(data):
    # 计算数据差分
    diff = np.diff(data)
    # 计算差分平方和
    diff_sum = np.sum(diff**2)
    # 计算原始数据平方和
    data_sum = np.sum(data**2)
    # 计算 DW 统计量
    dw = diff_sum / data_sum
    return dw

# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(size=100)

# 计算 DW 统计量
dw = dw_test(data)

# 对比 DW 统计量和 2 值的大小关系
if dw < 2:
    print("数据呈正自相关")
elif dw > 2:
    print("数据呈负自相关")
else:
    print("数据不存在自相关")

这里使用了 NumPy 和 SciPy 库，其中 `np.diff()` 函数计算数据差分，`np.sum()` 函数计算数组元素的和，`scipy.stats.shapiro()` 函数用于进行正态性检验。具体实现过程可参考上述代码。

相关问题

DW检验python代码

DW检验是一种用于检验时间序列数据是否存在自相关性的统计方法，其检验原理基于残差序列的自相关性。在Python中，可以使用statsmodels库中的Durbin-Watson检验函数来进行DW检验。下面是一个DW检验的Python代码示例：

import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读入数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 构建模型
X = sm.add_constant(data['X'])
model = sm.OLS(data['Y'], X)

# 拟合模型并计算残差
residuals = model.fit().resid

# 进行DW检验
dw_test = sm.stats.stattools.durbin_watson(residuals)

print("DW检验结果为：", dw_test)

在上述代码中，我们首先通过pandas库读取数据，然后使用statsmodels库构建线性回归模型，并通过拟合模型得到残差序列。最后，我们使用durbin_watson函数进行DW检验，并输出DW检验的结果。需要注意的是，在进行DW检验前，需要先进行线性回归拟合并得到残差序列。

python 卡方检验代码

当你需要进行卡方检验时，可以使用Python中的`scipy`库来实现。`scipy.stats`模块提供了`chi2_contingency`函数来执行卡方检验。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用`chi2_contingency`函数进行卡方检验：

from scipy.stats import chi2_contingency

# 构造一个二维的列联表（观察值）
observed = [[10, 15, 5],
            [20, 25, 15]]

# 执行卡方检验
chi2, p, dof, expected = chi2_contingency(observed)

# 输出结果
print("卡方值：", chi2)
print("p值：", p)
print("自由度：", dof)
print("期望值：", expected)

在上面的代码中，我们首先构造了一个二维的列联表（观察值），然后使用`chi2_contingency`函数执行卡方检验。函数返回了卡方值、p值、自由度和期望值等结果。最后，我们将结果打印出来。