shapiro.test(df_long_st$st) Error in shapiro.test(df_long_st$st) : 样本大小必需在3和5000之间

时间: 2024-04-19 08:30:36 浏览: 355

arima算法.rar_5. ARIMA算法_arima_matlab_噪声检测

ARIMA（自回归整合滑动平均模型）是时间序列分析中的一个重要工具，广泛应用于预测和建模具有趋势、季节性和随机波动的数据。本压缩包包含了ARIMA算法在Matlab环境下的实现，以及一个数据集用于演示如何进行噪声检测和效果评估。 ARIMA模型是由三部分组成的：自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）。AR部分考虑了当前值与过去若干期值之间的关系；I表示对原始序列进行差分以使其平稳；MA部分则涉及当前值与过去误差项的线性组合。在Matlab中，`arima`函数提供了构建和拟合ARIMA模型的功能。文件`arima_test.m`很可能是Matlab脚本，它将指导你如何加载数据、预处理、模型构建、参数估计、模型诊断以及预测。预处理可能包括检查数据的平稳性，如果需要，可以使用差分来消除趋势或季节性。模型构建涉及到选择合适的ARIMA(p,d,q)参数，其中p是自回归项的阶数，d是差分数，q是滑动平均项的阶数。参数的选择通常依赖于自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）。 `arima_data.xls`是一个Excel文件，存储了用于分析的时间序列数据。这种数据集可能包含多列，一列是时间序列本身，另一列可能是噪声检测的结果。在噪声检测中，通常会使用统计方法如箱线图、标准差或Shapiro-Wilk检验来识别异常值或噪声。一旦确定了噪声，可能需要对其进行去除或平滑处理，以提高模型的预测性能。在效果检测阶段，会使用诸如均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）或决定系数（R²）等指标来评估模型的预测精度。这些指标可以帮助我们理解模型对数据的拟合程度以及预测的准确性。此外，残差分析也是评估模型性能的关键步骤，通过检查残差的ACF图，我们可以确认模型是否已捕获了序列的所有结构。这个压缩包提供了一个完整的ARIMA算法实例，涵盖了数据预处理、模型构建、参数优化、噪声检测和效果评估的全过程。这不仅对于学习ARIMA模型有极大帮助，也是实际项目中进行时间序列预测的一种实用参考。通过深入理解和应用这些材料，你将在时间序列分析领域获得宝贵的经验。

您好！根据您的问题，我了解到您想要对 df_long_st 数据框中的 st 列进行 Shapiro-Wilk 正态性检验。然而，根据 Shapiro-Wilk 检验的要求，样本大小必须在3和5000之间。因此，您需要确保 st 列的样本大小在这个范围内。如果您的样本大小超出了这个范围，您可能需要考虑使用其他正态性检验方法。

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shapiro.test(df_long_st$st) Error in shapiro.test(df_long_st$st) : 样本大小必需在3和5000之间

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