[[lb],[p]]=acorr_ljungbox(data['CWXT_DB:184:D:\'].diff().dropna(),lags=1)
时间: 2023-12-24 07:01:55 浏览: 32
这行代码使用了statsmodels库中的acorr_ljungbox函数来进行时间序列的白噪声检验。具体来说,传入的参数为:
1. data['CWXT_DB:184:D:\'].diff().dropna():表示对data['CWXT_DB:184:D:\']这列数据进行一阶差分,并删除缺失值,得到一个时间序列数据。
2. lags=1:表示使用的滞后阶数为1,即检验序列中1阶滞后的自相关系数是否显著不为0。
函数的返回值为一个元组,包含两个数组:
1. lb:表示Ljung-Box统计量,用于检验序列的自相关性是否存在显著性。
2. p:表示统计量的p值,用于判断序列是否为白噪声序列。如果p值小于显著性水平(通常为0.05),则拒绝原假设,即序列不是白噪声序列。反之,则无法拒绝原假设,即序列为白噪声序列。
相关问题
[lb],[p]=acorr_ljungbox(data[ CWXT_DB:184:D:\\ ],lags=1) ValueError: too many values to unpack (expected 1)
这个错误通常发生在你尝试解包一个元组或列表,但是左边的变量数量与元组或列表中的元素数量不匹配。在你的情况下,`acorr_ljungbox` 函数返回了两个值,即 `lb` 和 `p`,但是你只为一个变量提供了名称。为了解决这个问题,你需要使用两个变量名称来接收返回的值。例如:
```
lb, p = acorr_ljungbox(data[ CWXT_DB:184:D:\\ ],lags=1)
```
这将把 `lb` 和 `p` 分别设置为 `acorr_ljungbox` 函数返回的第一个和第二个值。
[[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。