上篇介绍了DF检验，该检验仅用于AR(1)过程的单位根检验，对于AR()过程来说，需要使用拓展DF检验（augmented Dickey-Fuller，ADF）。1 模型检验形式AR()过程的形式如下：上式可以转换成如下形式：而一阶检验的模型形式为：与一阶的形式相比，p阶形式的相当于；可以看做是的滞后期，是特有的部分。ADF检验使用的函数依然是urca工具包中的ur.df()：ur.df(y, t
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2023-08-12 19:51:51
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【小白从小学Python、C、Java】 【Python全国计算机等级考试】 【Python数据分析考试必会题】 ● 标题与摘要 Python数据分析 ADF平稳性假设检验● 选择题 以下关于ADF检验说法错误的是： A 可以用来检验时间序列是否平稳 B Python中可以用statsmodels模块实现ADF检验 C 在Arima模型中不会用到ADF检验 D 原序列未通过ADF检验，可以进行差分
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2023-09-14 16:42:38
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独立双样本检验AB测试：为同一目标制定两个案例，测试出效果最好的案例，得出最后结果。例子：假设有AB两个键盘设计案例，测试同一时间打相同单词错误数量结果如下图，由于同一行是不同两个对象的测试结果，因此为独立双样本检验。描述统计分析：#读入数据
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
fileNam
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2023-12-01 14:57:21
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在mm32f3270上为micropython创建ADC模块（2）苏勇，2021年10月 文章目录在mm32f3270上为micropython创建ADC模块（2）前情回顾实现启动ADC转换器的思路实现ADC API的回调函数实现ADC的实例化函数adc_find()make_new()其它常规实现函数一些收尾工作实际执行 前情回顾在上文中，我根据micropython开发文档中的约定，设计了ma
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2024-09-23 06:45:20
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第五章 误差反向传播法 第六节Affine层现将求矩阵于偏置的和的运算用计算图表示出来。将乘积运用“dot”节点表示，则np.daot(x,w)+B的运算可用下图表示，并且在变量上面标记他们的形状。 反向传播的示意图为 图中左上角那两个公式我没有去推到，等需要我了解更加深入一层的时候再推导吧。 各个变量的形状。尤其要注意，X和αL/αX形状相同，W和αL/αW形状相同。从下面的数学式可以很明确地看
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2024-07-17 10:02:50
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Python Fast CRUD目的本项目采用了一系列Python中比较流行的组件，可以以本项目为基础快速搭建Restful Web API, 这里主要是放了一些常用的CRUD操作示例和自己积累的通用函数.说明本项目使用了下面的常用组件：Flask: 轻量级Web框架，可以说是Python中最易用的了Flask-SQLAlchemy: ORM工具。本项目需要配合Mysql使用,sqlalchemy
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2024-07-25 08:39:38
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最近在图书馆借了本《R和ASReml-R统计分析教程》，林元震和陈晓阳主编的关于R的书籍，当时看上这本书的原因在于里面以统计学知识为主，作为R语言实战的良好补充，虽然R语言实战是一本相当详实的介绍R语言的书，但是其中的统计学原理往往一笔带过(虽然本书也不是很详尽)，但是作为一个数据分析从业人员，我感觉对于很多统计理论，达到可以讲明白原理和逻辑就可以，具体的计算过程和推导反而在其次，而最重要的是在什
1. 高阶函数1.1 高阶函数定义1.1.1 变量可以指向函数>>> f = abs
>>> f
<built-in function abs>
>>> f(-10)
10说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。1.1.2 函数名也是变量那么函数名是什么呢？函数名其实就是指向函数的变
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2023-11-29 12:48:22
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# Python ADF检验
## 引言
在统计学中，单位根检验（Unit Root Test）是一种时间序列分析方法，用于判断一个时间序列是否具有单位根（Unit Root），即随时间变化的趋势是否是非随机的。单位根检验常用于分析经济学、金融学等领域的数据，判断数据的平稳性。
ADF检验（Augmented Dickey-Fuller Test）是单位根检验的一种常用方法，其原理基于Dic
原创
2023-09-05 04:17:21
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我试图在Python中运行statsmodels中的Augmented Dickey-Fuller测试，但我似乎错过了一些东西。这是我正在尝试的代码：import numpy as np
import statsmodels.tsa.stattools as ts
x = np.array([1,2,3,4,3,4,2,3])
result = ts.adfuller(x)我收到以下错误：
Tra
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2023-07-23 19:06:45
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目录ADF检验简介adftest的使用及参数介绍——简单调用：h = adftest(y)——多参数调用：[h,pValue,stat,cValue] = adftest(y,'alpha',0.05)adftest如何判断是否平稳？——原假设与备择假设——通过h判断是否平稳——通过pValue判单是否平稳——通过stat和cValue判断是否平稳应用举例（以1978年到2020年的中国GDP为
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2023-06-16 20:54:34
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1 ADF检验也叫扩展的迪克富勒检验，主要作用是检测序列的平稳性，也是最常用检测序列平稳性的检验方法。
2 何为：平稳性？单位根？(略)，见这部分随便的其他内容有讲解。是建模对数据的先决条件。
3 ADF检验的三种情形：
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2023-05-24 14:41:08
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# 如何实现 ADF 检验 (Python 版)
## 引言
在时间序列分析中，平稳性是一个重要的概念。平稳性是指时间序列的统计特性（如均值和方差）在时间上保持不变。要检验时间序列的平稳性，常用的检验方法之一是 ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验。本文将详细指导你如何在 Python 中实现 ADF 检验。
## 流程概览
在开始之前，我们将整个实现过程分为以下几
原创
2024-10-02 06:10:12
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引用正态性检验之qqplot和ppplot原理及R语言实现QQ图 KS检验和SW检验的区别t检验算法及其在R语言中的实现R语言做正态分布检验R语言与统计分析数据统计中的方差分析第一步应该是检查数据，其次做正态性检验。而正态性检验：KS检验（样本量>5000）SW检验(样本量<5000)QQ图 目录引用1.QQ图2.K-S检验3.S-W检验 1.QQ图Q-Q图是一种散点图,对应于正态分布
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2024-05-23 07:24:14
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回归诊断技术提供了评价回归模型使用性的必要工具，能帮助发现并且纠正问题。有几种方法进行回归诊断。分别是标准方法、car包中的函数、gvlma函数。建议先通过gvlma函数进行验证，如果违反假设条件，再使用其他方法来判断哪些假设没有满足并进行修改。第一种：标准方法（了解），对lm()函数的返回对象使用plot()函数。> fit<-lm(weight~height,data=women)
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2023-07-21 18:42:24
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1. adtk简介智能运维AIOps的数据基本上都是时间序列形式的，而异常检测告警是AIOps中重要组成部分。笔者最近在处理时间序列数据时有使用到adtk这个python库，在这里和大家做下分享。什么是adtk?adtk（Anomaly Detection Toolkit）是无监督异常检测的python工具包，它提供常用算法和处理函数：简单有效的异常检测算法（detector）异常特征加工（tra
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2024-06-08 20:19:39
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目录1 背景2 单位根3 单位根检验4 ADF检验5 python 实现与结果解释1 背景 在使用很多时间序列模型的时候，如 ARMA、ARIMA，都会要求时间序列是平稳的，所以一般在研究一段时间序列的时候，第一步都需要进行平稳性检验，除了用肉眼检测的方法，另外比较常用的严格的统计检验方法就是ADF检验，也叫做单位根检验。 &nbs
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2023-10-25 15:17:40
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# 使用Python进行ADF检验指南
在时间序列分析中，单位根检验是一种常用的统计方法，其中最常用的是Augmented Dickey-Fuller（ADF）检验。本文将详细介绍如何使用Python进行ADF检验，帮助你理解整个过程。
## 整个流程
在进行ADF检验时，可以按照如下流程进行：
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-10-24 06:09:03
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ADF检验在使用很多时间序列模型的时候，如 ARMA、ARIMA，都会要求时间序列是平稳的，所以一般在研究一段时间序列的时候，第一步都需要进行平稳性检验，除了用肉眼检测的方法，另外比较常用的严格的统计检验方法就是ADF检验，也叫做单位根检验。ADF检验全称是 Augmented Dickey-Fuller test，顾名思义，ADF是 Dickey-Fuller检验的增广形式。DF检验只能应用于一
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2023-10-26 16:17:28
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ARCH效应检验import pandas as pdSHret=pd.read_table('TRD_IndexSum.txt', index_col='Trddt', sep='\t')/Users/yaochenli/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: read_table
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2023-07-02 23:06:53
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