[[lb],[p]]=statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'], lags=1) ValueError: too many values to unpack (expected 1)

这个错误通常是由于函数返回的值与你尝试解包的变量数量不匹配所导致的。在这种情况下，函数`statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox`返回了两个值，但是你只尝试解包一个变量。你需要将返回的值存储在一个元组中，然后再解包它们。例如，你可以尝试以下代码：

lb, p = statsmodels.stats.diagnostic.acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'], lags=1)

这将正确地将返回的两个值分别赋值给变量`lb`和`p`。

相关问题

#-*- coding: utf-8 -*- #模型检验 import pandas as pd #参数初始化 discfile = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\chapter11\\demo\\data\\discdata_processed.xls' lagnum = 12 #滞后阶数 data = pd.read_excel(discfile, index_col = 'COLLECTTIME') data = data.iloc[: len(data)-5] #不使用最后5个数据 xdata = data['CWXT_DB:184:D:\\'] from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA #建立ARIMA(0,1,1)模型 arima = ARIMA(xdata, order=(0, 1, 1)).fit() #建立并训练模型 xdata_pred = arima.predict(typ = 'levels') #预测 pred_error = (xdata_pred - xdata).dropna() #计算残差 print("预测值",xdata_pred) print("计算残差:",pred_error) from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox #白噪声检验 p= acorr_ljungbox(pred_error, lags = lagnum) print("p的值为：",p) m = p.iloc[:,1].sum() print("m的值为：",m) h = (m < 0.05) #p值小于0.05，认为是非白噪声。 if h > 0: print(u'模型ARIMA(0,1,1)不符合白噪声检验') else: print(u'模型ARIMA(0,1,1)符合白噪声检验')程序解读

这段程序的功能是进行ARIMA模型检验，包括建立ARIMA模型、预测、计算残差、白噪声检验，判断模型是否符合白噪声检验。

程序的具体步骤如下：

1. 导入需要的库，包括pandas、ARIMA、acorr_ljungbox等。

2. 定义数据文件路径和滞后阶数。

3. 读取数据文件，并删除最后5个数据，保留前面的数据。

4. 选取需要分析的数据列，即'CWXT_DB:184:D:\\'。

5. 建立ARIMA(0,1,1)模型，并训练模型。

6. 利用训练好的模型进行预测，并计算预测值和残差。

7. 进行白噪声检验，计算p值。

8. 对p值进行求和，得到m值。

9. 判断m值是否小于0.05，若是，则模型不符合白噪声检验，否则符合。

10. 打印输出检验结果。

需要注意的是，程序中的数据文件路径和数据列名需要根据实际情况进行修改。另外，程序中的ARIMA模型阶数和白噪声检验的滞后阶数也可以根据实际需求进行修改。

[[lb],[p]]=acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\\'].diff().dropna(),lags=1)报错

这个报错可能是因为你没有导入 `acorr_ljungbox` 函数所需的模块。请确保你已经从 `statsmodels` 库中导入了 `acorr_ljungbox` 函数。

你可以使用以下代码导入所需的模块：

from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

如果你已经导入了，并且仍然出现报错，请提供完整的错误信息和代码，这样我才能更好地帮助你解决问题。