帮我用python 计算生成长度为1000白噪声序列（正态分布），画图展示时间序列和正态分布图及QQ图，计算t、t-1时刻的自相关。

在Python中，我们可以使用`numpy`库来生成长度为1000的白噪声序列，`matplotlib`来绘制图形，以及`statsmodels`库来进行统计分析，包括计算自相关。以下是步骤：

首先，安装必要的库：

pip install numpy matplotlib statsmodels

然后，你可以使用以下代码来完成任务：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm, ttest_1samp, kendalltau
from statsmodels.tsa.stattools import acf

# 生成长度为1000的白噪声序列，假设服从标准正态分布
np.random.seed(42)  # 设置随机种子保证结果可复现
noise_series = np.random.normal(size=1000)

# 绘制时间序列图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(noise_series)
plt.title('White Noise Time Series')
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Value')
plt.show()

# 绘制正态分布图
plt.hist(noise_series, bins='auto', density=True, alpha=0.5)
plt.title('Histogram of White Noise (Normal Distribution)')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Probability Density')
plt.show()

# QQ图检查数据是否接近正态分布
stats.probplot(noise_series, plot=plt)
plt.title('Quantile-Quantile Plot (QQ-Plot)')
plt.show()

# 计算t时刻和t-1时刻的自相关
acf_results = acf(noise_series)
print(f"ACF at time t and t-1:\n{acf_results[1:3]}")

# 对整个序列做t检验，看是否有显著偏差于零
mean_diff = noise_series.mean() - 0  # 假设期望值是0
std_diff = noise_series.std()
t_statistic, p_value = ttest_1samp(noise_series, popmean=0)
print(f"T-statistic for mean test: {t_statistic}, P-value: {p_value}")

# Kendall's tau for non-parametric correlation
correlation, _ = kendalltau(range(len(noise_series)), noise_series)
print(f"Kendall's Tau for serial correlation: {correlation}")