result.resid.values什么意思
时间: 2024-05-23 07:10:13 浏览: 24
这个问题是与编程相关的,result.resid.values可能是一个变量或者是一个数据结构中的某个元素。根据这个信息,我猜测它可能是一个Python中的Pandas数据框架(DataFrame)中获取某一列的方法。具体而言,这条代码可能是用于将一个线性回归模型(一个重要的数据分析工具)应用于某个数据集,然后result.resid.values表示回归模型的残差(residuals)。但是,这只是我的猜测,如果您能提供更多上下文或者背景信息,我可以帮助您更好地解答这个问题。
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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.stattools import adfuller from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from arch import arch_model from pmdarima.arima import auto_arima # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('三个-负向标准化-二分.xlsx') data2 = pd.read_excel # 将数据转换为时间序列 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # data.set_index('DATE', inplace=True) data = data['F4'] # ADF检验 ADFresult = adfuller(data) print('ADF Statistic: %f' % ADFresult[0]) print('p-value: %f' % ADFresult[1]) if ADFresult[1] > 0.05: # 进行差分 diff_data = data.diff().dropna() # 再次进行ADF检验 AADFresult = adfuller(diff_data) print('ADF Statistic after differencing: %f' % AADFresult[0]) print('p-value after differencing: %f' % AADFresult[1]) data = diff_data # Ljung-Box检验 # result = acorr_ljungbox(data, lags=10) # print('Ljung-Box Statistics: ', result[0]) # print('p-values: ', result[1]) # 使用auto_arima函数选择最佳ARIMA模型 stepwise_model = auto_arima(data, start_p=0, start_q=0, max_p=15, max_q=15, start_P=0, seasonal=False, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False) model_resid = stepwise_model.resid() print(stepwise_model.summary()) # # 计算ARIMA-GARCH组合模型的参数 # model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=2, o=0, q=1) # AGresult = model.fit(disp='off') # print(AGresult.summary()) model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', o=0) # 使用 auto_arima 函数自动确定 p 和 q 的值 stepwise_fit = auto_arima(model_resid, start_p=0, start_q=0, max_p=5, max_q=5, start_P=0, seasonal=True, d=1, D=1, trace=True, error_action='ignore', suppress_warnings=True, stepwise=False) # 根据自动确定的 p 和 q 的值来拟合模型 model = arch_model(model_resid, mean='AR', lags=2, vol='GARCH', p=stepwise_fit.order[1], q=stepwise_fit.order[2], o=0) AGresult = model.fit(disp='off') print(AGresult.summary())后面加上对最终残差进行检验的代码
可以加上以下代码来对最终的残差进行检验:
# 残差序列的Ljung-Box检验
resid_lb = acorr_ljungbox(AGresult.resid, lags=10)
print('Ljung-Box Statistics of Residuals: ', resid_lb[0])
print('p-values of Residuals: ', resid_lb[1])
# 残差序列的自相关图和偏自相关图
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, figsize=(10, 8))
fig.subplots_adjust(hspace=0.5)
ax[0].plot(AGresult.resid)
ax[0].set_title('Residuals of ARIMA-GARCH Model')
ax[1] = plot_acf(AGresult.resid, ax=ax[1], lags=10)
plt.show()
其中,acorr_ljungbox() 函数用于进行 Ljung-Box 检验,plot_acf() 函数用于绘制自相关图和偏自相关图。通过这些检验和图形可以对模型的残差进行评估,判断模型是否具有良好的拟合效果。
First, we compared the STSA estimator (20) with the MMSE STSA estimator derived in [ 1, formula (7)]. The enhanced speech obtained by using (20) suffers much less residual noise, while no difference in the speech itself was noticed. The residual noise obtained with (20) sounds a little less uniform than when the MMSE STSA estimator is used. However, because of the lower residual noise level, this effect appears insignificant. The reduction in the residual noise level obtained when (20) is used is probably a result of the lower gain [see (22)] , particularly in regions of low instantaneous SNR values (see Fig. 1). 翻译成中文
首先,我们将STSA估计器(20)与[1]中导出的MMSE STSA估计器[公式(7)]进行了比较。使用(20)得到的增强语音残余噪声明显较少,而语音本身没有注意到任何差异。使用(20)得到的残余噪声听起来比使用MMSE STSA估计器时略微不均匀。然而,由于残余噪声水平更低,这种效应似乎不太明显。当使用(20)时,残余噪声水平的降低可能是低增益[见(22)],特别是在低瞬时信噪比值的区域(见图1)。
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