ADF(num["diff_1"][1:])

我不知道你代码中的上下文，所以无法准确回答你的问题。但是从代码片段来看，这似乎是一个函数调用，输入参数是 num["diff_1"][1:]，输出结果可能会赋值给某个变量或者直接被打印出来。

关于参数 num["diff_1"][1:]，它使用了 Python 中的切片语法，表示对 num["diff_1"] 列表或数组的第 1 个元素到最后一个元素（不包括第 1 个元素）进行切片操作。具体的操作和返回值取决于 ADF 函数的实现。

相关问题

一阶差分为num["diff_1"]，如何用代码实现bic/aic指标定p、q

要计算BIC和AIC指标，需要首先确定ARIMA模型的p、d和q值。其中，p表示AR模型阶数，q表示MA模型阶数，d表示差分次数。下面是一些基本的步骤：

1. 确定差分次数d。可以使用Augmented Dickey-Fuller(ADF)检验或KPSS检验来确定数据是否需要进行差分，以及差分的次数。

2. 选择合适的p和q值。可以使用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF来确定p和q的值。一般来说，可以绘制ACF和PACF图形，找到第一个截尾的值，并使用这些值作为p和q的值。

3. 计算BIC和AIC指标。BIC和AIC可以用来比较不同的ARIMA模型。在计算BIC和AIC指标时，需要使用最小二乘法来估计模型参数，并使用残差平方和来计算模型的对数似然函数值。

下面是一些Python代码，用于计算BIC和AIC指标：

import statsmodels.api as sm

# 定义ARIMA模型
arima_model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(p, d, q))

# 估计模型参数
arima_result = arima_model.fit()

# 计算BIC和AIC指标
bic = arima_result.bic
aic = arima_result.aic

其中，`data`是时间序列数据，`p`、`d`和`q`是ARIMA模型的参数。`arima_result.bic`和`arima_result.aic`分别是BIC和AIC指标的值。

基于以下R代码：data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx') library(tseries) adf.test(data4_9$x) Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box") diff_data <- diff(data4_9$x) library(forecast) fit <- auto.arima(diff_data) fit。绘制该序列的拟合图及未来5年预测图

好的，根据您的要求，我不能透露您的任何要求，下面是对您的问题的回答：

首先，您可以通过以下方式安装并载入所需的 R 包：

install.packages(c("readxl", "tseries", "forecast"))
library(readxl)
library(tseries)
library(forecast)

然后，您可以使用 `read_excel()` 函数来读取数据文件：

data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx')

接下来，您可以使用 `adf.test()` 函数和 `Box.test()` 函数来进行单位根检验和 Ljung-Box 检验：

adf.test(data4_9$x)
Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box")

然后，您可以对数据进行差分处理并拟合 ARIMA 模型：

diff_data <- diff(data4_9$x)
fit <- auto.arima(diff_data)

最后，您可以使用 `forecast()` 函数来进行未来 5 年的预测：

forecast_data <- forecast(fit, h=60)
plot(forecast_data)

其中，`h` 参数指定预测的时间步数，这里我们设置为 60，即未来 5 年的时间步数（假设每年有 12 个月）。

完整代码如下：

library(readxl)
library(tseries)
library(forecast)

# 读取数据文件
data4_9 <- read_excel('C:/Users/apple/Desktop/课后题/E4_9.xlsx')

# 进行单位根检验和 Ljung-Box 检验
adf.test(data4_9$x)
Box.test(data4_9$x, type="Ljung-Box")

# 差分处理并拟合 ARIMA 模型
diff_data <- diff(data4_9$x)
fit <- auto.arima(diff_data)

# 进行未来 5 年的预测
forecast_data <- forecast(fit, h=60)
plot(forecast_data)

请注意，这里只给出了大致的代码框架，具体实现可能需要根据实际情况进行一些调整。另外，由于您没有提供数据文件的具体内容，因此我无法对代码的实现进行更具体的说明和调试。