qpython3,qpython 3h怎么使用

　　关于statsmodels模块中的q_stat python，自带q test，

　　氮气！

　　朋友们注意了，用python查Q最好用acf的接口。

　　你什么意思？

　　也就是不要直接使用stats model . TSA . stat tools . q _ stat。

　　因为这个函数中的x序列应该是你的数据的自相关系数序列，

　　不是数据序列！

　　是的，我就是这样做的。很奇怪。后来我才发现

　　所以不要像我一样踏进坑里。

　　如果需要Q测试，

　　可以调用statsmodel.tsa.stattools.acf (x，qstat=true)，

　　x是数据序列。

　　这将自动输出qstat值和相应的p值。

　　一个具体例子是

　　scipy import stats import numpy as NP def q _ stat(x，nobs，g=0，type= ljungbox): # g是做AR模型整体检验时的自由度修正，是AR参数个数x=NP . as array(x)mean=NP . mean(x)var=NP . sum((x-mean)* * 2)rou hat=[]for I in range(1，len(x)):rou hatl=NP . sum((x[:-I)-mean)*/(len(x) - np.arange(1，nobs 1)))* rou hat[:nobs]* * 2)chi2=stats . chi2 . SF(ret，nobs-g)ret，Chi2x=NP . random . normal(size=1000)import stats models . TSA . stat tools as stat tools a，b，c=stattools.acf (x，qstat=true) print (q值，b) \ N )print(对应的p值，print

　　Python的Q-test输出一系列Q值，我把确定的Q值写成一定的顺序。

　　(虽然看起来有点多余。When)，但好处是我写的函数可以加G值，也就是在tsay上，我做AR模型一般体检的时候，因为自由度要修正，Q(m)服从m-g的卡方分布，我写的Q测试可以直接输出对应的值。

　　Emmm，第一次写，可能理论理解不到位。如果我说错了，请轻喷。

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