python df自相关检验

在时间序列分析中，自相关检验是常用的一种检验方法。它可以用来检验时间序列中是否存在自相关性（即前后时间点之间是否存在相关性）。

Python中，可以使用statsmodels库中的acf函数进行自相关系数的计算。该函数返回一个由自相关系数组成的一维数组，可以通过设置lags参数来控制计算的滞后数。

另外，statsmodels库中还提供了一个名为acorr_ljungbox的函数，可以用于Ljung-Box检验，以检验时间序列是否存在自相关性。该函数返回一个包含两个数组的元组，第一个数组是Ljung-Box统计量，第二个数组是对应的p值。如果p值小于显著性水平（例如0.05），则可以认为存在自相关性。

相关问题

空间自相关LM检验Python

空间自相关（Spatial Autocorrelation）LM检验是一种用于检验空间数据是否呈现出空间自相关性的统计方法。它通常用于地理学、生态学、社会学等领域，帮助研究人员了解空间数据的空间分布模式以及空间分布规律。在Python中，可以使用pysal包中的函数来实现空间自相关LM检验。

具体实现步骤如下：

1. 导入需要的库和数据

import pysal.lib as ps
import pandas as pd
from pysal.lib import weights
from pysal.explore import esda

2. 准备空间权重矩阵

w = weights.Queen.from_dataframe(df)

3. 计算空间自相关LM检验

lm = esda.moran.Moran_Local(df['variable'], w)

4. 可以输出检验结果并进行可视化展示

print(lm.p_sim)
esda.plot_local_autocorrelation(lm, df, 'variable')

python如何实现johansen检验

Johansen检验是用于检验多元时间序列是否具有共同的长期趋势的统计方法。Python中可以使用statsmodels库来实现Johansen检验。

下面是一个简单的例子：

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.vector_ar.vecm import coint_johansen

# 生成时间序列数据
np.random.seed(100)
data = np.random.randn(100, 3)
df = pd.DataFrame(data, columns=['x1', 'x2', 'x3'])

# Johansen检验 
jres = coint_johansen(df.values, -1, 1)
print('trace statistic: ', jres.lr1)
print('max eigenvalue statistic: ', jres.lr2)

这里使用了numpy生成了一个100 x 3的随机矩阵作为时间序列数据，然后使用coint_johansen函数进行Johansen检验。coint_johansen函数的第一个参数是数据矩阵，第二个参数是假设的阶数，-1表示不指定阶数，第三个参数是是否包含截距项。

Johansen检验的结果包括trace statistic和max eigenvalue statistic两个统计量，也可以通过jres.eig和jres.evec分别获取特征值和特征向量的信息。