滑动t检验突变点python实现

滑动t检验（Sliding t-test）是一种用于检测时间序列中突变点的方法，它可以通过滑动窗口的方式来检测时间序列中的突变点。下面是一个Python实现的例子：

import numpy as np
from scipy.stats import ttest_ind

def sliding_t_test(data, window_size, p_value):
    """滑动t检验突变点

    Args:
        data (list): 时间序列数据
        window_size (int): 滑动窗口大小
        p_value (float): 显著性水平

    Returns:
        list: 突变点的位置
    """
    positions = []
    for i in range(window_size, len(data)):
        left_data = data[i - window_size:i]
        right_data = data[i:]
        t_statistic, p_value = ttest_ind(left_data, right_data)
        if p_value < p_value:
            positions.append(i)
    return positions

这个函数的输入参数包括时间序列数据、滑动窗口大小和显著性水平，输出结果是突变点的位置列表。具体实现是通过循环遍历时间序列，每次取前面的数据和后面的数据计算t统计量和p值，如果p值小于指定的显著性水平，就将当前位置记录下来。

使用这个函数的示例如下：

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
window_size = 5
p_value = 0.05
positions = sliding_t_test(data, window_size, p_value)
print(positions)

这个示例中，我们使用了一个长度为20的时间序列，滑动窗口大小为5，显著性水平为0.05。运行结果会输出突变点的位置列表。