基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的时间序列预测对比(2)

从根本上说,这是一个统计显著性检验,其中存在一个零假设和替代假设,并根据得出的p值得出结论。零假设:时间序列数据是非平稳的。替代假设:时间序列数据是平稳的。在我们的例子中,如果p值≤0.05,我们可以拒绝原假设,并确认数据没有单位根。fromstatsmodels.tsa.stattoolsimportadfullerresult=adfuller(plan...

金融计量学第2课堂-金融时间序列线性模型

可以证明Q统计量近似服从自由度m的x2分布,在实际检验中,通常会计算出不同滞后阶数的Q统计量、自相关系数和偏自相关系数。一般取m=ln(T)。类似地,可采用P值来判断是否拒绝原假设。其中T代表数据观测值。这就是我们经常所看到的LB检验,Ljung-Box检验(也称Q检验)是检验时间序列是否为白噪声序列的常用方法。它...

总结|临床研究常见统计方法与统计问题

第二种方法是基于协变量对结局指标的影响程度,检验协变量与结局指标之间的相关分析,例如皮尔森相关系数,选择合适的系数界值选择协变量,或者根据估计值改变策略(Changeinestimation,CIE)计算添加或删除某一协变量后关注变量的估计值(回归系数、OR、HR等)的变化百分比,一般以全模型为标准采用后退法进行计算,例如:ΔOR=...

为什么说工作记忆训练必须从娃娃抓起?

长时记忆,好比把信息存在硬盘里;短时记忆,好比把信息存在内存里。咱们还是用上面的方式,通过皮尔森积距相关系数(P)进行比较,这里就不放图了,直接说结果:英语:短时记忆P值0.629,长时记忆P值0.801;语文:短时记忆P值0.557,长时记忆P值0.786;数学:短时记忆P值0.371,长时记忆P值0.687;研究结果也符合我们的...

行情中量的价究竟是什么关系?我们来用python验证一下分析一下。

同样显著性非常强，p值也远小于0.001，但是卡方值是之前一组数据的好几倍，尔在皮尔森相关系数矩阵中我们已经看到，均价与收盘价是强相关的(0.99左右)而且从百分比分布图中也不难看出，数据分布情况非常不错（有人会说你自由度都不一样，谈卡方值有意义么，虽然自由度不一样，但是在百分比布图中，这种肉眼可见...

统计计量 | 吸烟的人更长寿?冰淇淋销量越好溺亡人数越多?——相关...

计算统计量t,并查询t分布对应的概率P值(www.e993.com)2024年11月22日。最后判断(α表示显著性水平,一般取0.05):1)如果P<α,表示两变量存在显著的线性相关关系;2)否则,不存在显著的线性相关关系。Part4相关分析基本步骤简单相关分析的基本步骤如下:下面以腰围、体重、脂肪比重为例,来说明应该怎样进行相关分析。