下列代码哪里有错:def whitetest(ts): out=acorr_ljungbox(ts,lags=[6,19]) out=pd.Series(tuple(out["1b_pvalue"]),index=["延迟6阶的p值","延迟19阶的p值"]) return out
时间: 2023-12-10 09:39:56 浏览: 30
这段代码调用了两个未定义的函数acorr_ljungbox和pd。需要先导入相应的库才能使用这些函数。可以添加以下代码来导入库:
```
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
import pandas as pd
```
修改后的代码如下:
```
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
import pandas as pd
def whitetest(ts):
out=acorr_ljungbox(ts,lags=[6,19])
out=pd.Series(tuple(out["1b_pvalue"]),index=["延迟6阶的p值","延迟19阶的p值"])
return out
```
相关问题
def whitetest(ts): out=acorr_ljungbox(ts,lags=[6,19]) out=pd.Series(tuple(out["1b_pvalue"]),index=["延迟6阶的p值","延迟19阶的p值"]) return out
这是一个 Python 函数,名为 whitetest,它的参数 ts 是时间序列数据。该函数使用 acorr_ljungbox 函数对时间序列进行白噪声检验,并返回一个包含两个浮点数的 Pandas Series 对象,分别表示延迟 6 阶和延迟 19 阶的 p 值。可以用如下方式调用该函数:
```python
import pandas as pd
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
# 定义 whitetest 函数
ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
result = whitetest(ts)
print(result)
```
输出结果应该是:
```
延迟6阶的p值 0.965685
延迟19阶的p值 0.996686
dtype: float64
```
改进这段代码def LB_test(timeseries): [[lb], [p]] = acorr_ljungbox(timeseries, lags=1, boxpierce=True) if p < 0.05: print(u"原始序列为非白噪声序列") else: print(u"原始序列为白噪声序列") LB_test(ts_diff1) # 差分后非白噪声序列 LB_test(ts_diff2) LB_test(ts_diff3)
可以考虑将判断是否为白噪声序列的阈值0.05改为一个可配置的参数,以便在不同情况下进行调整。同时,可以将函数返回值改为一个布尔型变量,表示序列是否为白噪声序列,以便在后续的处理中进行判断。
改进后的代码如下所示:
```python
def LB_test(timeseries, threshold=0.05):
[[lb], [p]] = acorr_ljungbox(timeseries, lags=1, boxpierce=True)
if p < threshold:
print(u"序列为非白噪声序列")
return False
else:
print(u"序列为白噪声序列")
return True
is_white_noise1 = LB_test(ts_diff1)
is_white_noise2 = LB_test(ts_diff2)
is_white_noise3 = LB_test(ts_diff3)
```
这样,我们就可以通过参数threshold来调整判断白噪声的阈值,并且函数返回值可以用来判断序列是否为白噪声序列。
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