M6A=(N^2)*sum((tsa_signal-avg_data).^6)/(sum((tsa_signal-avg_data).^2))^3;%计算M6A
时间: 2024-04-03 07:37:29 浏览: 13
这是一个计算M6A的公式,其中tsa_signal是一个时间序列信号,avg_data是该信号的平均值,N是信号的长度。具体步骤是:首先将信号减去平均值,然后对差的六次方求和,再将该和乘以N的平方,最后除以差的平方和的立方。结果就是M6A。这个公式用于计算时间序列信号的峭度(kurtosis),可以用来描述信号的尖锐程度。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'2022-06-15'] test_data = data['2022-06-16':] # ARIMA模型 arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit() # GARCH模型 garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit() # 预测 forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean # 绘制预测结果 plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])这段代码的问题
这段代码的主要问题是在导入模块时没有使用正确的语法,应该在每行语句之间添加换行符。另外,最后一行代码没有输出检验结果。正确的代码应该是这样的:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from arch import arch_model
# 读取数据
data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True)
data = data[['F4']]
data = data.dropna()
# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2022-06-15']
test_data = data['2022-06-16':]
# ARIMA模型
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit()
# GARCH模型
garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit()
# 预测
forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0]
forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data))
# 计算置信区间
forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean
forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean
# 绘制预测结果
plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual')
plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast')
plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2)
plt.legend()
plt.show()
# 数据检验
resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility
lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])
print(lb_test)
```
这样修改后,代码就可以正常执行了。
ftp.rename("/verify/tsa/ceshi/和利时-文件编号.xlsx", "/publish/tsa/fabu/和利时-文件编号.xlsx")
根据你提供的代码来看,这是在使用 Python 的 ftplib 库进行FTP操作。这段代码的作用是将FTP服务器上的 "/verify/tsa/ceshi/和利时-文件编号.xlsx" 文件重命名为 "/publish/tsa/fabu/和利时-文件编号.xlsx"。
如果出现了之前提到的错误,建议你检查以下几点:
- 确认FTP服务器上是否存在 "/verify/tsa/ceshi/和利时-文件编号.xlsx" 文件,以及是否有足够的权限进行重命名操作。
- 确认你的代码中是否有错误,如文件路径是否正确,是否已经成功登录FTP服务器等。
- 如果以上两点都没有问题,可以尝试重新连接FTP服务器,或者使用其他FTP客户端进行相同的操作,以确定问题是否是由服务器端引起的。