print(lb_test) ``` 在上面的代码中,我们使用了statsmodels库中的acorr_ljungbox函数来进行LB检验。这个函数需要两个参数:时间序列数据和要检验的滞后阶数。在这个示例中,我们将滞后阶数设置为10。函数的返回值是一个DataFrame对象,其中包含了LB统计量和p值。我们可以使用这个DataFrame对象来查看LB检验的结果。 我们可...
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反之,如果统计值大于临界值,则可以认为时间序列数据不具有白噪声特征。 print("随机性检验:",'\n',lb_test(df["水位"], return_df=True,lags=5)) 其中df["水位"] 是一个一维数组,表示时间序列数据;lags参数指定计算自相关和偏自相关函数的滞后阶数。如果希望以一定的置信度进行 Ljung-Box 检验,可以根据自...
(Box-Pierce检验为白噪声检验的另一个版本,是LB检验的前身) 函数输出: LB统计量值(array) LB-p值(array) 若boxpierce=True,则继续输出BP统计量的值和相应p值 作为样例,选取了一段市场指数的回报率进行检验,输出p值序列: plt.plot(lb_test(df_list[index_list[0]]['Return'])[1]) plt.show() 在延迟...
LB检验python实现 我们可以通过statsmodels库轻易实现LB检验 fromstatsmodels.stats.diagnosticimportacorr_ljungboxaslb_test lb_test参数 lb_test返回值 返回值是一个元组,里面分别是:(LB统计量值array, LB-p值array,若boxpierce=True, 则继续输出BP统计量的值和相应p值) ...
F_statistic = ftest_manual.fvalue F_pval = ftest_manual.pvalue print(f'BG检验的F统计量: {F_statistic}') print(f'BG检验的p值: {F_pval}') 我们可以查看辅助回归的回归结果: 由于辅助回归使用了et−p 损失了p个样本观测值,故样本容量仅有( n − p ) (n-p)(n−p)。Davidson and Ma...
lb_test['res'] = lb_test['lb_pvalue'].apply(lambda x:'白噪声' if x >0.05 else '非白噪声') out_df = pd.DataFrame({'滞后阶数':lb_test['index'],'P值':lb_test['lb_pvalue'],'检测结果':lb_test['res']}) return out_df ...
输出结果如下图所示,成功获取了实体类型名称,如Test、Disease、Anatomy等。 第二步,生成不同实体类型的标记,包括B起始位置和I中间位置。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 #encoding:utf-8 import os #---功能:获取实体类别及个数--- def get_entities(dirPath): entities = {} #...
y_test = bbcdata['arr_3'] print(train_tfidf.shape) print(y_train.shape) print(test_tfidf.shape) print(y_test.shape) ## 为方便后面可视化ROC曲线,对标签使用label_binarize进行编码 y_test_lb = label_binarize(y_test,classes=[0,1,2,3,4]) ...
factoryimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 不同字符数量CHAR_SET_LEN = 10# 图片高度IMAGE_HEIGHT = 60# 图片宽度IMAGE_WIDTH = 160# 批次BATCH_SIZE = 1# tfrecord文件存放路径TFRECORD_FILE = r"C:\workspace\Python\Bank_Card_OCR\demo\test_result\tfrecords/1.tfrecords"# placeholderx = ...