def whitetest(ts): out=acorr_ljungbox(ts,lags=[6,19]) out=pd.Series(tuple(out["1b_pvalue"]),index=["延迟6阶的p值","延迟19阶的p值"]) return out

这是一个 Python 函数，名为 whitetest，它的参数 ts 是时间序列数据。该函数使用 acorr_ljungbox 函数对时间序列进行白噪声检验，并返回一个包含两个浮点数的 Pandas Series 对象，分别表示延迟 6 阶和延迟 19 阶的 p 值。可以用如下方式调用该函数：

import pandas as pd
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox

# 定义 whitetest 函数

ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
result = whitetest(ts)
print(result)

输出结果应该是：

延迟6阶的p值     0.965685
延迟19阶的p值    0.996686
dtype: float64

相关问题

下列代码哪里有错：def whitetest(ts): out=acorr_ljungbox(ts,lags=[6,19]) out=pd.Series(tuple(out["1b_pvalue"]),index=["延迟6阶的p值","延迟19阶的p值"]) return out

这段代码调用了两个未定义的函数acorr_ljungbox和pd。需要先导入相应的库才能使用这些函数。可以添加以下代码来导入库：

from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
import pandas as pd

修改后的代码如下：

from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
import pandas as pd

def whitetest(ts):
    out=acorr_ljungbox(ts,lags=[6,19])
    out=pd.Series(tuple(out["1b_pvalue"]),index=["延迟6阶的p值","延迟19阶的p值"])
    return out

ts = df3.diff(periods=1).dropna() #对数据进行白噪声检验。 lbvalue, pvalue = acorr_ljungbox(ts, lags=1)

这段代码是用来对时间序列数据进行白噪声检验的。其中，`diff(periods=1)`是对时间序列进行一阶差分，以消除数据中的趋势性。`dropna()`是将产生的缺失值删除。接下来使用`acorr_ljungbox()`函数进行白噪声检验，其中`lags=1`表示只考虑一阶自相关系数。返回的`lbvalue`和`pvalue`分别代表Ljung-Box统计量和对应的p值，用来判断时间序列是否为白噪声序列。若p值小于显著性水平（通常设为0.05），则拒绝原假设，认为序列不是白噪声。