statistic, pvalue = wilcoxon(fit_leo) ValueError: Sample x must be one-dimensional.

在使用`wilcoxon`函数进行统计检验时，出现`ValueError: Sample x must be one-dimensional.`这个错误意味着传入的样本数据`fit_leo`不是一维的，`wilcoxon`函数需要一维数组来进行Wilcoxon秩检验，这是一种非参数的检验方法，用于比较两组或多个独立样本的顺序关系。

`wilcoxon`函数通常用来自两个或更多样本的排名来进行比较，如果数据不是一个扁平的一维列表（即行向量），那么它就不能正确处理。确保`fit_leo`是一个包含所有观察值的列向量或一维数组，没有嵌套的列表或其他多维结构。

如果你的数据原本是二维的，可能需要先将其展平成一维再进行计算。例如，如果`fit_leo`是DataFrame或numpy数组，你可以这样做：

if isinstance(fit_leo, pd.DataFrame):
    fit_leo = fit_leo.squeeze()  # 对DataFrame取值
elif isinstance(fit_leo, np.ndarray):
    if len(fit_leo.shape) > 1 and fit_leo.shape[1] == 1:
        fit_leo = fit_leo.flatten()  # 对多列数组取第一列

statistic, pvalue = wilcoxon(fit_leo)

相关问题

statistic, pvalue = wilcoxon(fit_leo)

`wilcoxon` 函数通常是在统计分析中用于计算 Wilcoxon 非参数秩检验的结果。在 Python 中，`scipy.stats.wilcoxon()` 是 `scipy` 库中的一个方法，它用来比较两个独立样本或同一组数据内部的顺序差异。当你看到 `fit_leo` 这样的参数时，这可能是一个假设已经拟合好的数据集或者是某种模型的输出。

`statistic` 返回的是一个统计量，这个值表示两组数据在秩检验中的显著性。如果这个值较大，那么我们有理由怀疑两组数据之间存在显著差异。

`pvalue` 是 p 值，它是统计上用来判断观察结果是否偶然发生的概率。如果 p 值小于预设的显著性水平（比如0.05），我们就拒绝原假设，认为两个样本的分布之间确实存在差异；否则，我们接受原假设，即它们没有显著差异。

举个例子：

from scipy import stats

# 假设有两个列表的数据
data1 = [1, 2, 3, 4, 5]
data2 = [6, 7, 8, 9, 10]

# 使用 wilcoxon 进行检验
statistic, pvalue = stats.wilcoxon(data1, data2)

print("统计量 (statistic):", statistic)
print("p 值 (pvalue):", pvalue)

> for(i in 1:3) print(adfTest(rate,lag=i,type="c")) Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 1 STATISTIC: Dickey-Fuller: 1.7321 P VALUE: 0.99 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 2 STATISTIC: Dickey-Fuller: -1.7321 P VALUE: 0.413 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Title: Augmented Dickey-Fuller Test Test Results: PARAMETER: Lag Order: 3 STATISTIC: Dickey-Fuller: -1.7321 P VALUE: 0.413 Description: Wed May 10 22:16:45 2023 by user: gaofangsheng Warning messages: 1: In adfTest(rate, lag = i, type = "c") : p-value greater than printed p-value 2: In summary.lm(res) : essentially perfect fit: summary may be unreliable这段代码在干嘛

这段代码使用了R语言中的adfTest函数，进行了三次单位根检验，检验了一个名为“rate”的时间序列数据在不同滞后阶数下是否具有单位根。其中，第一次检验的滞后阶数为1，第二次为2，第三次为3。检验结果包括检验统计量和p值，以及当前时间和用户信息的描述。同时，还有两条警告信息，第一条警告信息表明p值大于已输出的p值，第二条警告信息表明回归模型拟合效果极好，可能导致摘要结果不可靠。