自相关检验python
时间: 2023-11-08 15:05:08 浏览: 35
要进行自相关检验,需要使用Python中的statsmodels库中的acf函数。具体步骤如下:
1. 通过导入数据和将其转换为时间序列对象,可以在Python中加载时间序列数据。
2. 使用acf函数计算时间序列的自相关系数(ACF)和偏自相关系数(PACF)。
3. 为了辨别哪些阶段的自相关系数和偏自相关系数显著,可以使用Ljung-Box和Box-Pierce检验。
下面是一个示例代码:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')
# 将数据转换为时间序列对象
ts = data['value']
# 计算自相关系数和偏自相关系数
acf = sm.tsa.stattools.acf(ts, nlags=20)
pacf = sm.tsa.stattools.pacf(ts, nlags=20)
# 绘制自相关图和偏自相关图
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))
sm.graphics.tsa.plot_acf(ts, lags=20, ax=ax)
sm.graphics.tsa.plot_pacf(ts, lags=20, ax=ax)
plt.show()
# 进行Ljung-Box和Box-Pierce检验
lbvalue, pvalue_bpvalue = sm.stats.diagnostic.acorr_ljungbox(ts, lags=20)
```