如何用python代码选择arima的自相关性检验的最大阶数，只输出一个数值

可以使用 `pmdarima` 库中的 `ndiffs()` 函数来自动选择ARIMA模型的差分阶数（d值），该函数使用了自相关性检验的方法。具体代码如下：

from pmdarima.arima.utils import ndiffs
d = ndiffs(data, test='adf', max_d=2)
print(d)

其中，`data` 是时间序列数据，`test` 参数表示使用的检验方法，可以选择 `'adf'`、`'kpss'` 或 `'pp'`，`max_d` 参数表示最大差分阶数。

这段代码将输出选择的差分阶数，也就是自相关性检验的最大阶数。

相关问题

arima自动输出检验自相关性的最大阶数代码python

ARIMA模型自动输出检验自相关性的最大阶数可以使用acf和pacf函数进行实现。

acf函数计算自相关系数，pacf函数计算偏自相关系数，通过观察它们的截尾点来选择ARIMA模型的阶数。

下面是一个示例代码，其中使用了acf和pacf函数来计算自相关系数和偏自相关系数，然后使用plt.plot函数绘制自相关系数和偏自相关系数的图像。

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

def test_stationarity(timeseries):
    #Determing rolling statistics
    rolmean = timeseries.rolling(window=12).mean()
    rolstd = timeseries.rolling(window=12).std()

    #Plot rolling statistics:
    orig = plt.plot(timeseries, color='blue',label='Original')
    mean = plt.plot(rolmean, color='red', label='Rolling Mean')
    std = plt.plot(rolstd, color='black', label = 'Rolling Std')
    plt.legend(loc='best')
    plt.title('Rolling Mean & Standard Deviation')
    plt.show(block=False)

    #Perform Dickey-Fuller test:
    print('Results of Dickey-Fuller Test:')
    dftest = adfuller(timeseries, autolag='AIC')
    dfoutput = pd.Series(dftest[0:4], index=['Test Statistic','p-value','#Lags Used','Number of Observations Used'])
    for key,value in dftest[4].items():
        dfoutput['Critical Value (%s)'%key] = value
    print(dfoutput)

def acf_pacf(ts, lags=31):
    f = plt.figure(facecolor='white')
    ax1 = f.add_subplot(211)
    plot_acf(ts, lags=lags, ax=ax1)
    ax2 = f.add_subplot(212)
    plot_pacf(ts, lags=lags, ax=ax2)
    plt.show()

# 读取数据
data = pd.read_csv('AirPassengers.csv')
data = data['#Passengers']

# 检验数据平稳性
test_stationarity(data)

# 计算自相关系数和偏自相关系数
acf_pacf(data, lags=30)

运行以上代码后，会输出自相关系数和偏自相关系数的图像，可以根据图像的截尾点选择ARIMA模型的阶数。

写一个白噪声检验的arima代码，已知模型的阶数

这里提供一个Python的ARIMA模型白噪声检验代码，已知模型的阶数。

import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

# 生成随机数据
np.random.seed(123)
data = np.random.randn(1000)

# 定义ARIMA模型阶数
p, d, q = 2, 0, 2

# 建立ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(p, d, q)).fit()

# 进行白噪声检验
resid = model.resid
lb, pvalue = acorr_ljungbox(resid, lags=[10])

# 输出检验结果
if pvalue[0] < 0.05:
    print("ARIMA({},{},{})模型的残差序列不是白噪声，p值为{}".format(p, d, q, pvalue[0]))
else:
    print("ARIMA({},{},{})模型的残差序列是白噪声，p值为{}".format(p, d, q, pvalue[0]))

代码解释：

1. 首先生成随机数据；
2. 定义ARIMA模型的阶数；
3. 建立ARIMA模型；
4. 使用`acorr_ljungbox`函数进行白噪声检验，其中`lags`参数指定延迟阶数，这里设为10；
5. 判断p值是否小于0.05，如果小于则认为模型残差不是白噪声。