白噪声是时间序列预测中的一个重要概念。如果一个时间序列是白噪声,它是一个随机数序列,不能预测。如果预测误差不是白噪声,它暗示了预测模型仍有改进空间。

在本教程中,你将学习Python中的白噪声时间序列。

完成本教程后,你将知道:白噪声时间序列的定义以及为什么它很重要。

如何检查是否你的时间序列是白噪声。

用于识别Python中白噪声的统计和诊断图。

让我们开始吧。

什么是白噪声时间序列?

时间序列可能是白噪声。时间序列如果变量是独立的且恒等分布的均值为0,那么它是白噪声。这意味着所有变量具有相同的方差 (sigma^2),并且每个值与该系列中的所有其他值具有零相关。

如果序列中的变量被高斯分布绘制,则该系列称为高斯白噪声。

为什么这么重要?

白噪声是时间序列分析和预测中的一个重要的概念。

重要的两个主要原因为:

1.可预测性:如果你的时间序列是白噪声,那么根据定义它是随机的。你无法对它合理的建模并进行预测。

2.模型诊断:时间序列上一系列误差的预测模型最好是白噪声。

模型诊断是时间序列预测的重要领域。

时间序列数据在潜在的因素产生的信号上被预测,它包含一些白噪声成分。

例如:y(t)= signal(t)+ noise(t)

通过时间序列预测模型进行预测,可以对其进行收集和分析。在理想情况下,预测误差应该是白噪声。

当预测误差为白噪声时,意味着时间序列中的所有信号已全部被模型利用进行预测。剩下的就是无法建模的随机波动。

模型预测的信号不是白噪声则表明可以进一步对预测模型改进。

你的时间序列白噪音吗?

你的时间序列如果符合下面条件则不是白噪声:你的序列均值为零吗?

方差随时间变化吗?

值与延迟值相关吗?

你可以用一些工具来检查你的时间序列是否为白噪音:创建一个折线图。检查总体特征,如变化的平均值,方差或延迟变量之间的明显关系。

计算汇总统计。对照序列中有意义的连续块的均值和方差,检查整个序列的均值和方差(如年、月、日)。

创建一个自相关的图。检查延迟变量之间的总体相关性。

白噪声时间序列的例子

在本节中,我们将使用Python创建一个高斯白噪声序列并做一些检查。它有助于在实践中创建和评估白噪声时间序列。它将提供参考框架和示例图并且使用和比较自己的时间序列项目的统计测试,以检查它们是否为白噪声

首先,我们可以使用随机模块的gauss()函数创建一个1,000个随机高斯变量的列表。

我们将从高斯分布提取变量:平均值(mu)0.0和标准偏差(sigma)1.0。

一旦创建,为方便起见,我们可以在Pandas序列中打包这个列表。from randomimport gauss

from randomimport seed

from pandasimport Series

from pandas.tools.plottingimport autocorrelation_plot

# seed random number generator

seed(1)

# create white noise series

series= [gauss(0.0,1.0)for iin range(1000)]

series= Series(series)

接下来,我们可以计算和打印一些汇总统计数据,包含序列的平均值和标准偏差。# summary stats

print(series.describe())

鉴于我们在绘制随机数时定义了平均值和标准偏差,所以应该不会有意外。count 1000.000000

mean -0.013222

std 1.003685

min -2.961214

25% -0.684192

50% -0.010934

75% 0.703915

max 2.737260

我们可以看到平均值接近0.0,标准偏差接近1.0。考虑到样本较小预测会有些误差。

如果我们有更多的数据,将序列分成两半计算和比较每一半的汇总统计可能会更有趣。我们认为每个子系列的平均值和标准差都会相似。

现在我们可以创建一些序列的线条图。# line plot

series.plot()

pyplot.show()

我们可以看到,这个序列似乎是随机的。

我们还可以创建直方图,并确认分布是高斯分布。# histogram plot

series.hist()

pyplot.show()

事实上,直方图显示了典型的钟形曲线。

最后,我们可以创建一个自相关图并检查延迟变量的所有自相关。# autocorrelation

autocorrelation_plot(series)

pyplot.show()

自相关图没有显示任何显著的自相关特征。在峰值时可信度达在95%和99%,但这只是统计的偶然情况。

为了完整性,下面提供了完整的代码清单。from randomimport gauss

from randomimport seed

from pandasimport Series

from pandas.tools.plottingimport autocorrelation_plot

from matplotlibimport pyplot

# seed random number generator

seed(1)

# create white noise series

series= [gauss(0.0,1.0)for iin range(1000)]

series= Series(series)

# summary stats

print(series.describe())

# line plot

series.plot()

pyplot.show()

# histogram plot

series.hist()

pyplot.show()

# autocorrelation

autocorrelation_plot(series)

pyplot.show()

总结

在本教程中,你发现了Python中的白噪声时间序列。

具体来说,你学到了:白噪声时间序列的定义是均值为零,方差恒定和相关性为零。

如果你的时间序列是白噪声,那么它无法进行预测。否则,你可能可以改善这个模型。

你可以在时间序列上使用统计数据和诊断图,用以检查它是否是白噪声。

原文:http://machinelearningmastery.com/white-noise-time-series-python/

python 白噪声检验-Python中的白噪声时间训练相关推荐

  1. python 白噪声检验-python之时间序列分析(一)

    公式只能传图片?,好多公式都没写上,但是,不管有没有公式,写得一样无趣至极,在中国人民大学出版社出版的王燕编著的<<应用时间序列分析(第三版)>>的基础上写的,文中说的第几页都 ...

  2. 白噪声检验python_python 加一个白噪声跟老齐学Python之Python安装

    任何高级语言都是需要一个自己的编程环境的,这就好比写字一样,需要有纸和笔,在计算机上写东西,也需要有文字处理软件,比如各种名称的OFFICE.笔和纸以及office软件,就是写东西的硬件或软件,总之, ...

  3. python中将HTTP头部中的GMT时间转换成datetime时间格式

    原文: https://blog.csdn.net/zoulonglong/article/details/80585716 需求背景:目前在做接口的自动化测试平台,由于接口用例执行后返回的结果中的时 ...

  4. python 折线图x时间_在Python Bokeh折线图中设置日期/时间轴上的比例

    好的,我做了一些测试,bokeh似乎很好地根据需要自动调整刻度.请看下面我的测试结果:# Test case 1: # Multiple years, one measure per year d1 ...

  5. python如何下载pandas、时间延长_大pandas,python – 如何在时间表中选择具体时间

    这是一个你想要的例子: In [32]: from datetime import datetime as dt In [33]: dr = p.DateRange(dt(2009,1,1),dt(2 ...

  6. arima模型 白噪声检验_白噪声模型

    arima模型 白噪声检验 White noise are variations in your data that cannot be explained by any regression mod ...

  7. 散粒噪声是白噪声吗_白色噪音-白噪声的定义,判别方法什么是白噪声,什么是高斯白噪声,如何判定? 爱问知识人...

    白噪声,就是说功率谱为一常数:也就是说,其协方差函数在delay=0时不为0,在delay不等于0时值为零: 换句话说,样本点互不相关.(条件:零均值.) 所以,"白"与" ...

  8. python白噪声检验_时间序列 平稳性检验 白噪声 峰度 偏度

    时间序列 简而言之,时间序列就是带时间戳的数值序列.股票,期货等金融数据就是典型的时间序列.量化的过程,很多时间都是在分析时间序列,找到稳定赚钱因子. 平稳性定义 所谓时间序列的平稳性,是指时间序列的 ...

  9. python 白噪声检验 结果-时间序列 平稳性检验 白噪声 峰度 偏度

    时间序列 简而言之,时间序列就是带时间戳的数值序列.股票,期货等金融数据就是典型的时间序列.量化的过程,很多时间都是在分析时间序列,找到稳定赚钱因子. 平稳性定义 所谓时间序列的平稳性,是指时间序列的 ...

最新文章

  1. 通过Google挖掘细分市场的一个案例
  2. Windows下Redis中RedisQFork位置调整
  3. withCredentials--相同主域跨域解决方法
  4. 42. Vue、React 等前端项目部署,刷新 404 问题解决方案
  5. Spring boot部署工程
  6. python判断list集合中是否包含某个元素_python怎样判断list是否包含某个元素
  7. mysql的安全管理_MySQL安全管理
  8. 沾化区php学校,推进校地合作 助力产教融合:滨州市技术学院与沾化经济开发区举行签约仪式...
  9. 管理新语:搞绩效考评需谨慎,切勿随意
  10. 案例:仿小米logo过渡渐变效果
  11. 利用计算机本地文档重装系统,本地模式怎么进入PE系统对电脑进行重装
  12. 计算机拒绝访问移动硬盘,移动硬盘无法访问拒绝访问,教你移动硬盘无法访问拒绝访问怎么办...
  13. 方正飞鸿:工作流在OA系统中的重要性
  14. 听说 2022 年个税改革了,这是咋回事?
  15. 窥视Google Chrome OS
  16. Qt 免注册版本下载
  17. 日紫白飞星算法_地理紫白飞星择日口诀解析
  18. 拍照相册和裁剪保存图片集合
  19. Vue大数据可视化(大屏展示)方案升级,发布全新Vue3版本
  20. 解决删除谷歌浏览器chrome注册表残留问题

热门文章

  1. 人工智能医疗检测:微核细胞情况自动检出率可达90%
  2. 【试算法题梳理】——二叉树
  3. gcc -shared -o libJava.so Java.o ./libdemo.a
  4. netfilter连接跟踪(conntrack)详述
  5. [ext4]空间管理 - 分配机制
  6. 红帽考试资料_冰山一角
  7. ITK:可视化静态稀疏Malcolm 2D水平集图层
  8. 文献阅读总结--合成生物学工程促进大肠杆菌中莽草酸的高水平积累
  9. maven阿里镜像下载jar包报错
  10. AFNetworking2.5使用