Python自激励阈值自回归(SETAR)、ARMA、BDS检验、预测分析太阳黑子时间序列数据
全文链接 :https://tecdat.cn/?p=33896 这篇文章展示了自激励阈值自回归SETAR的使用，用于分析经常被客户研究的太阳黑子数据集。具体而言，研究SETAR模型的估计和预测（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 我们在这里考虑原始的太阳黑子序列以拟合ARMA示例，尽管文献中...
Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化（下）
Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化（上）：https://developer.aliyun.com/article/1498624 滚动窗口平滑和移动平均 pandas.DataFrame.rolling 让我们将数据拆分为...
Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化（上）
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33550 时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 什么是时间序列？ 在进行投资和交易研究时，对于时间序列数据及其操作要有专业...
Python面板时间序列数据预测：格兰杰因果关系检验Granger causality test药品销售实例与可视化
时间序列是以固定时间_区间_记录的观察序列。本指南带你完成在Python中分析一个给定的时间序列的特征的过程。 内容 什么是时间序列？ 如何在 Python 中导入时间序列？ 什么是面板数据？ 时间序列的可视化 时间序列中的模式 加法和乘法的时间序列 如何将一个时间序列分解成其组成部分？ 平稳的和非...
python数据分析 - 卡方检验
1.卡方检验卡方检验也属于假设检验的一种即可以分析一个变量的拟合程度，如拟合优度检验（二项分布、泊松分布和正态分布），即可以分析数据是不是正态分布，在做T检验的时候（前提条件就是数据要符合正态分布）。还可以用来分析两个变量间的关系：是否相互独立，是否来自一个总体。2.独立...
python数据分析 - T检验与F检验：二组数据那个更好？（一）
1.导语要在某个指标上对比两个模型的好坏，我们可以直接进行比较，同时为了使比较结果更具说服力，我们可以使用统计检验的方法使用t检验比较这两组k个样本的均值、使用F检验比较这两组k个样本的方差即将两个模型分别跑k次，使用t检验比较这两组k个样本的均值、使用F检验比较这两组k个样本的方差，均值越大、方差...
使用python做协整模型分析并进行残差检验
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.tsa.stattools import adfuller import pandas as pd import numpy as np im...
python做格兰杰因果检验
The Null hypothesis for grangercausalitytests is that the time series in the second column, x2, does NOT Granger cause the time series in the first co...
python、matplotlib画箱体图检验异常值
import pandas as pd import os import matplotlib.pyplot as plt data=pd.read_excel('C:/Users/Administrator/Desktop/demo/data/catering_sale.xls',index_co...
python-检验33品种数据是否是正态分布
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 22 17:03:16 2017 @author: yunjinqi E-mail:yunjinqi@qq.com Differentiate yourself in the world from anyo...
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