偏自相关系数python

对于偏自相关系数，可以使用Python中的statsmodels库中的`pacf()`函数来计算。偏自相关系数可以通过以下代码来计算：

import pandas as pd
import statsmodels.api as smt

# 假设有一组数据
data = [2, 6, 8, 4, 2, 9, 43, 12, 65, 89]
x = pd.DataFrame({'a': data})

# 计算偏自相关系数
pacfs = smt.tsa.stattools.pacf(x['a'])
print(pacfs)

以上代码会输出偏自相关系数的结果。通过调用`smt.tsa.stattools.pacf()`函数并传入数据，可以计算出数据的偏自相关系数。这个函数返回一个数组，数组中的每个元素都是对应滞后阶数的偏自相关系数。请注意，偏自相关系数的计算可能需要一些时间，特别是对于较大的数据集。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用python对一组数据进行自相关、偏相关分析](https://blog.csdn.net/qq_39641349/article/details/129056862)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【时间序列】自相关与偏自相关-python实战](https://blog.csdn.net/qq_33431368/article/details/119337168)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]