一、准备1、环境基础：Python3 + pycharm + selenium + request + Pillow，chrome浏览器的驱动程序 1）python：这里用的是Python3.7的，安装略； 2）pycharm：编辑器建立Python工程，安装略； 3）selenium：Python3环境应该自带pip.exe，只需在cmd命令窗口输入pip install selenium
1 皮尔森相关系数假设 x 和 y 均为 N 个样本的数组，皮尔森公式如下： 皮尔森相关系数总是在 -1 到 +1 之间（包含这两个字）。ρ 的绝对值意味着相关性的强度。ρ 接近 +1 表示强正相关；ρ 接近 -1 表示强负相关，即随着一个值的增大另一个值减小。如计算两个相位差为 1 的 sin 函数的相关性，从图形中可以看出两者具有相关性，一个升高，另一个也升高： 皮尔森相关系数矩阵如下，两者相
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2024-01-18 16:53:11
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1、介绍 相关函数是描述信号X(s),Y(t)（这两个信号可以是随机的，也可以是确定的）在任意两个不同时刻s、t的取值之间的相关程度。两个信号之间的相似性大小用相关系数来衡量。定义：称为变量 X 和 Y 的相关系数。若相关系数 = 0，则称 X与Y 不相关。相关系数越大，相关性越大，但肯定小于或者等于1.。相关函数分为自相关和互相关。下面一一介绍 自相关函数是描述随机信号 x(t) 在任意不同时刻
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2023-12-23 21:10:33
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首先，概念解释:自相关函数R(t1,t2)：为了衡量随机过程x(t)在任意两个时刻(t1,t2)上获得的随机变量之间的关联程度。R(t1,t2) = E[ x(t1) x(t2) ] 或者写成 R(τ) = E[ x(t) x(t+τ) ]互相关函数：是描述随机信号x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度。R(t1,t2) = E[ x(t1) y(t2) ]平稳随
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2023-12-09 17:07:49
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# 如何实现信号自相关和互相关
## 简介
在信号处理中，信号的自相关和互相关是非常重要的概念。自相关指的是信号与自身的延迟版本之间的相似度，而互相关是指两个不同信号之间的相似度。在本文中，我将教你如何在Python中实现信号的自相关和互相关。
## 流程
首先，我们来看一下实现信号自相关和互相关的流程。我们可以将这个流程总结为以下步骤：
```mermaid
erDiagram
原创
2024-04-19 06:10:00
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# 使用 Python 进行自相关分析的入门指南
自相关分析（Autocorrelation Analysis）用于衡量一个时间序列与其自身在不同时间滞后的相关性。这在时间序列分析中非常重要，能帮助我们了解数据的周期性或趋势。
## 流程概述
下面是进行自相关分析的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
信号的传输通道就是信道。 信道的特性将直接影响通信的质量。 了解信道对了解信号的传输原理至关重要。初识信道信道是什么？最直观的理解就是传输媒介。比如说电缆、光纤、天线、电磁波等，这些都是电信号传输的媒介。通常把传输媒介称为狭义信道。除了这些传输媒介外，信号在传输过程中还会经过编码器、调制器、发送机、接收机、解调器和译码器等设备，这些设备也是信号传输过程中要经过的“道路”。把信号必须经过的各种通信设
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2024-10-24 07:14:39
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一、周期信号、二、周期信号的自相关函数
原创
2022-04-21 11:36:18
1188阅读
一、有限信号的自相关函数
原创
2022-04-21 12:19:22
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一、自相关函数 示例
原创
2022-04-21 11:36:31
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时间序列分析中，自相关系数ACF和偏相关系数PACF是两个比较重要的统计指标，在使用arma模型做序列分析时，我们可以根据这两个统计值来判断模型类型（ar还是ma）以及选择参数。目前网上关于这两个系数的资料已经相当丰富了，不过大部分内容都着重于介绍它们的含义以及使用方式，而没有对计算方法有详细的说明。所以虽然这两个系数的计算并不复杂，但是我认为还是有必要做一下总结，以便于其他人参考。本文的内容将主
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2023-07-13 22:34:47
808阅读
# Python 偏自相关分析（PACF）
在时间序列分析中，偏自相关分析（Partial Autocorrelation Function, PACF）是一种重要的工具。它用于测量一个变量与其自身滞后值之间的关系，同时消除其他滞后值的影响。通过PACF，我们可以了解在一个时间序列中，特定滞后对于当前值的影响，进而帮助我们更好地了解数据的结构以及建立预测模型。
## 什么是偏自相关？
偏自相
在本篇博文中，我将详细介绍如何在Python环境中进行空间自相关分析。从背景定位到最佳实践，我将逐步解析问题，并提供有效的解决方案。
## 背景定位
在城市规划和环境科学等领域，空间自相关分析起着至关重要的作用。空间自相关揭示了地理变量之间的关系，尤其是在时间和空间上邻近的观测值之间的相关性。随着地理信息系统（GIS）的发展，这一领域的需求日益增加。
### 问题场景
假设我们需要分析某城市
1. 首先说说自相关和互相关的概念。 这 个是信号分析里的概念，他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度，即互相关函数是描述随机信号 x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关程度，自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1，t2的取值之间的相关 程度。  
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2024-01-09 21:00:39
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异方差问题异方差是指随机扰动项的方差不再是常数，而是依赖于下标，此时高斯-马尔可夫假定下的检验统计量都不成立。可以通过残差分布图看其波动性。rvfplot //做横轴为拟合值、纵轴为残差的散点图检验F检验残差的平方对解释变量回归原假设：回归系数全为0predict e1,r //生成残差e1
gen sque1 = e1*e1 //生成残差的平方sque1
reg sque1 varlist //
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2024-07-10 15:33:28
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# Python自相关和偏自相关图的分析
自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）是用来分析时间序列数据的重要工具。它们能够帮助我们了解数据的自相关性和偏自相关性，从而指导我们选择合适的模型。
在本文中，我们将使用一个具体的问题来展示如何使用Python进行自相关和偏自相关图的分析。假设我们有一份销售数据，我们想要分析这些数据的时间序列特征，以及是否存在季节性变化。
## 数据准备
原创
2023-07-21 11:09:41
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目录卡方检验 卡方检验的statsmodels实现 配对卡方检验 相关分析（关联性分析）概述相关系数的计算原理 相关分析的Python实现卡方检验 卡方检验的主要用途两个率或两个构成比比较的卡方检验多个率或多个构成比比较的卡方检验分类资料的相关分析卡方检验的基本原理H0 :观察频数与期望频数没有差别其原理为考察基于H0的理论频数分布和实
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2023-09-26 21:47:20
770阅读
一、高斯白噪声 的 自相关函数 分析
原创
2022-04-21 11:38:04
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## Python中自相关与偏自相关函数图像分析
自相关（Autocorrelation）和偏自相关（Partial Autocorrelation）是时间序列分析中重要的工具。这两种函数帮助我们理解时间序列数据的内在结构及其随时间变化的规律。本文将介绍自相关与偏自相关函数的基本概念，并使用Python进行实例分析。
### 一、自相关分析
自相关是指时间序列自身在不同时间点的相关性。在时间
关于自相关、偏自相关：一、自协方差和自相关系数 p阶自回归AR(p) 自协方差 r(t,s)=E[X(t)-EX(t)][X(s)-EX(s)] 自相关系数ACF=r(s,t)/[(DX(t).DX(s))^0.5] 二、平稳时间序列自协方差与自相关系数&n
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2024-01-16 13:35:54
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