灰色预测模型python光滑比检验

灰色预测模型中的光滑比检验是为了确定数据是否适合使用GM(1,1)模型进行预测。在Python中，可以使用灰色预测模型的库`pygrey`来进行光滑比检验。具体步骤如下:

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import numpy as np
from pygrey import grey_system

2. 准备数据：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]  # 原始数据

3. 进行光滑比检验：

model = grey_system.GreyModel(data)
smooth_ratio = model.check_smooth_ratio()

在上述代码中，`check_smooth_ratio()`函数将返回光滑比值。根据光滑比的大小，可以判断数据是否适合使用GM(1,1)模型进行预测。通常来说，如果光滑比小于0.35，说明数据较为平稳，可以使用GM(1,1)模型进行预测。

相关问题

python灰色预测模型残差检验代码

在Python中，灰色预测模型（如灰色关联分析、灰色预测GM(1,1)等）的残差检验通常用于评估模型的拟合度和预测精度。这里提供一个简单的例子，假设我们使用`pygreybox`库来进行灰色预测，并通过`statsmodels`库做残差分析：

# 首先，安装必要的库
import pygreybox as pgb
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# 假设你已经有了数据并处理成灰箱模型形式
model = pgb.GreyModel(your_data)
results = model.fit()

# 残差生成
residuals = results.residuals

# ADF检验（用于测试残差是否来自平稳序列）
def adf_test(residuals):
    test_result = adfuller(residuals)
    p_value = test_result[1]
    
    if p_value > 0.05:  # 如果p值大于临界值，则拒绝原假设，认为残差不是随机的
        print("残差可能是随机的")
    else:
        print("残差可能不是随机的")

adf_test(residuals)

# 其他残差检验，例如单位根检验，也可以选择使用其他统计方法，具体取决于需求和数据特性。