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)
时间: 2024-02-07 13:02:01 浏览: 21
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。
相关问题
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)
这段代码是用来进行序列的白噪声检验的。LB_test函数通过计算序列的自相关函数来得到Ljung-Box统计量和p值,通过判断p值是否小于0.05来确定序列是否为白噪声序列。如果p值小于0.05,则认为序列为非白噪声序列。这个函数被用来检验三个不同差分阶数的序列,分别为ts_diff1、ts_diff2和ts_diff3。
import logging def log_file(): log_file = 'testfun.log' handler_test = logging.FileHandler(log_file)
这段代码定义了一个名为 `log_file` 的函数,该函数用于初始化一个文件日志处理器,将日志输出到指定的文件中。具体来说,该函数中的代码:
- 创建了一个变量 `log_file`,并将其赋值为字符串 `'testfun.log'`,表示日志文件的名称为 `testfun.log`。
- 创建了一个名为 `handler_test` 的文件日志处理器,该处理器通过 `logging.FileHandler` 方法创建,并将日志输出到 `log_file` 所指定的文件中。
需要注意的是,由于该函数没有返回值,因此调用该函数并不会得到任何返回值。如果想要使用 `handler_test` 处理器来记录日志,需要在函数外部进行调用。例如,可以使用以下代码获取一个名为 `logger` 的日志对象,并将其绑定到 `handler_test` 处理器上,从而实现将日志输出到文件中:
```python
import logging
def log_file():
log_file = 'testfun.log'
handler_test = logging.FileHandler(log_file)
logger = logging.getLogger()
logger.addHandler(handler_test)
log_file()
logging.info('This message will be logged to testfun.log')
```