python平行趋势检验

Python 中的平行趋势检验通常用于时间序列分析，特别是比较两个或多个数据集是否具有相似的趋势。常见的平行趋势检验方法有杜宾沃森(Durbin-Watson)检验、Breusch-Godfrey LM测试等，它们主要用于检查残差序列是否存在自相关性，这是回归模型的一个重要假设。

在 Python 中，你可以使用 statsmodels 库来进行这些统计检验。例如，`durbin_watson` 函数可以计算杜宾沃森系数，而 `lmtest` 模块下的 `bgtest` 函数则可以进行 Breusch-Godfrey LM 测试。首先需要对数据进行线性模型拟合，然后利用相应的函数检验残差的相关性。

下面是一个简单的例子：

import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import durbin_watson
from statsmodels.stats.diagnostic import bgtest

# 假设 df 是含有时间序列数据的 DataFrame
model = smf.ols('your_response ~ your_explanatory_variable', data=df).fit()
residuals = model.resid

# 杜宾沃森检验
dw_statistic = durbin_watson(residuals)
print("Durbin-Watson statistic:", dw_statistic)

# Breusch-Godfrey LM test
bg_result = bgtest(residuals)
print("Breusch-Godfrey LM Test:")
print(bg_result)