和之前的文章类似，本文只讲如何用代码实现，不做理论推导与过多的结果解释(事实上常用的模型可以很轻松的查到完美的推导与解析)。因此读者需要掌握一些基本的统计模型比如回归模型、时间序列等。...主要有以下功能： 探索性分析：包含列联表、链式方程多重插补等探索性数据分析方法以及与统计模型结果的可视化图表，例如拟合图、箱线图、相关图、时间序列图等 回归模型：线性回归模型、非线性回归模型、广义线性模型...是不是和R语言输出的结果形式很接近？...回归诊断：残差的正态性 Jarque-Bera test: name = ['Jarque-Bera', 'Chi^2 two-tail prob....', 'Skew', 'Kurtosis'] test = sms.jarque_bera(results.resid) lzip(name, test) ####结果 [('Jarque-Bera',
在Excel其实有非常简单快速的工具实现这些研究，具体的步骤将会分享在个人知识星球内，下面对分析的结果做简要的说明： 下表是分析的摘要统计信息。包括正常测试和白噪声测试。...尽管数据的排序Jarque-Bere测试没有影响，但对其他三个特别适合于时间序列分析的测试也有影响。 ?...然后，为了消除趋势和季节成分，决定使用差分方法，结果图表明，差分转换有效地消除了趋势： ?...接下来再次应用描述性分析来检查微分级数是否为白噪声，经过Jarque-Bera测试确认该系列更接近正常样本（从0.012降至0.027），但仍保持稳定，白噪声测试被证实。 ? 转换效率不够高。...现在可以测试随机组件的平稳性。可以先使用Box-Cox转换（对数转换）再次转换此Random分量，使其以0为中心。 ? 这次Jarque-Bera检验不允许拒绝正态分布变量的假设： ?
更重要的是，我们知道这种差是如何分布的（渐近地），因此我们可以测试它是否确实偏离零。 难以理解这一点。如果不知道 2 的结果的可能性有多大，就不可能测量 0 和 2 之间的距离。...在 {-3,3} 之间均匀分布的 2 的结果并不像具有标准正态分布的 2 的结果那样不可能。 产生明显更小的误差（通常是平方误差或绝对误差）的方法是首选。您可以轻松地将其扩展到多个比较。 3....Jarque-Bera 检验 在这种情况下，我们有一个准确的波动率预测。我们可以将序列中心化并使用我们对标准差的预测对其进行标准化。准确地说： 应该有均值零和标准差。...####### #DM检验 ######################### dmst 对于平方损失函数，两组预测之间没有区别 ######################### # Jarque...Bera 检验 ######################### stanN = scale stajr = scale scret = scale# 没有波动率模型，只有无条件波动率 jbtest
检验方法采用Jarque-Bera统计量。检验结果显示Jarque-Bera统计量为261.3839，P值接近0，拒绝对数收益率服从正态分布的原假设，表明序列为非正态分布。...表 Jarque-Bera检验结果检验方法统计量P值Jarque-Bera261.3839< 2.2e-16为了进一步探究序列 的分布形态，对样本数据作直方图、QQ图。...具体检验结果如下：收益率平方的Ljung-Box统计量为34.1853，P值为0.0006306，拒绝无自相关的零假设，表明收益率的平方存在自相关现象。...具体检验结果如下：LM统计量为170.9818，P值接近0，故拒绝无ARCH效应的零假设，表明收益率序列存在ARCH效应。...检验结果显示Dickey –Fuller值为-9.7732（滞后10阶），P值小于0.01，故拒绝存在单位根的原假设，认为该收益率序列是平稳的。
检验方法采用Jarque-Bera统计量。检验结果显示Jarque-Bera统计量为261.3839，P值接近0，拒绝对数收益率服从正态分布的原假设，表明序列为非正态分布。...表 Jarque-Bera检验结果 检验方法 统计量 P值 Jarque-Bera 261.3839 < 2.2e-16 为了进一步探究序列 的分布形态，对样本数据作直方图、QQ图。...具体检验结果如下：收益率平方的Ljung-Box统计量为34.1853，P值为0.0006306，拒绝无自相关的零假设，表明收益率的平方存在自相关现象。...具体检验结果如下：LM统计量为170.9818，P值接近0，故拒绝无ARCH效应的零假设，表明收益率序列存在ARCH效应。...检验结果显示Dickey –Fuller值为-9.7732（滞后10阶），P值小于0.01，故拒绝存在单位根的原假设，认为该收益率序列是平稳的。
rdd.truncated_data(data, 'x', bandwidth_opt, cut=threshold) Optimal bandwidth: 0.7448859965965812 结果展示...2.452 Durbin-Watson: 2.036 Prob(Omnibus): 0.293 Jarque-Bera...2.687 Durbin-Watson: 2.031 Prob(Omnibus): 0.261 Jarque-Bera...2.725 Durbin-Watson: 2.031 Prob(Omnibus): 0.256 Jarque-Bera...3.151 Durbin-Watson: 2.006 Prob(Omnibus): 0.207 Jarque-Bera
Jarque-Bera正态性检验证实了我们的怀疑，p值小到足以拒绝零假设，表明数据遵循高斯分布。...Normal dist = 0 print('Jarque-Bera statistic: {stat:.2f} with p-value: {p_val:.2f}'.format(stat = scs.jarque_bera...df.log_rtn.values)[0], p_val = scs.jarque_bera...Median: 0.0000 Min: -16.9683 Max: 17.8773 Standard Deviation: 1.9341 Skewness: -0.1239 Kurtosis: 9.9657 Jarque-Bera
结论基于ADF检验的结果，测试统计量远小于所有临界值，且p值远小于0.05，因此我们有足够的证据拒绝原假设，认为时间序列是平稳的。这意味着时间序列不具有单位根，变化不依赖于时间。...实际上，往往需要结合图像拟合多个模型，通过模型的AIC、BIC值以及残差分析结果来选择合适的模型。1、构建模型 将数据分为训练集data_train和测试集data_test 。...此外，还列出了残差方差的点估计值和Ljung-Box检验和Jarque-Bera检验的结果。...Ljung-Box检验用于检验残差是否存在自相关，Jarque-Bera检验用于检验残差是否符合正态分布假设。...该模型中，残差的Ljung-Box检验p值为0.83，表明残差不存在显著自相关；而Jarque-Bera检验的p值为0.00，表明残差不符合正态分布假设。
statsmodels.api as sm #import statsmodels.regression.linear_model as sm import pandas as pd ''' # 测试集...predictions = model.predict(X) print_model = model.summary() print(print_model) 读取的data.xlsx文件：传送门 运行结果...54.065 Durbin-Watson: 1.813 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera
保持非线性依赖结构的一个自然结果是，当危机发生时，代理的波动率在同一时间聚集。...Jarque-Bera检验和Kolmogrov Smirnov检验都评估了该序列是否不同于正态分布。...Jarque Bera和Kolmogorov-Smirnov统计数据表明，只有没有波动率聚类的原始序列和替代序列与正态分布有显著差异。...聚类指数证实了这一观察结果，该指数仅显示原始序列和替代序列的显著聚类，而没有重尾。 最后，为了深入了解自相关的重要性，我们执行Ljung Box测试，延迟为20。...我们还将此测试应用于绝对收益，并发现没有波动簇的代理没有统计上显著的自相关。然而，对于原始序列和没有重尾的替代序列，绝对收益的自相关是非常显著的。
Count:0 Data type ("text"|"bin"|""):text Response code:200 Response message:OK 解读： 这是Apache JMeter的测试结果报告...在这个测试结果中，延迟时间是485毫秒。延迟高的高低判断取决于性能需求。 一般来说，对于大多数Web应用，如果延迟在100-200毫秒之间，用户通常会感觉到反应迅速。...最后，值得注意的是，如果这只是单个测试结果，那么它可能不完全反映出应用的平均性能。为了得到更准确的性能数据，通常需要进行多次测试，并分析得出平均值和性能波动。...注意： 查看结果树不得在负载测试期间使用，因为它会消耗大量资源（内存和 CPU）。仅将其用于功能测试或在测试计划调试和验证期间。 “查看结果树”显示所有示例响应的树，允许您查看 任何样本的响应。
Monkey测试结果分析 一....初步分析方法： Monkey测试出现错误后，一般的差错步骤为以下几步： 1、 找到是monkey里面的哪个地方出错 2、 查看Monkey里面出错前的一些事件动作，并手动执行该动作 3、 若以上步骤还不能找出...，可以使用之前执行的monkey命令再执行一遍，注意seed值要一样 一般的测试结果分析： 1、 ANR问题：在日志中搜索“ANR” 2、 崩溃问题：在日志中搜索“Exception” 二....详细分析monkey日志： 将执行Monkey生成的log，从手机中导出并打开查看该log；在log的最开始都会显示Monkey执行的seed值、执行次数和测试的包名。...首先我们需要查看Monkey测试中是否出现了ANR或者异常，具体方法如上述。
Analysis基础知识 1、创建会话 2、启动Analysis 3、整理结果 使用Analysis图 可添加的图有： 放大、缩小图片、添加注释 分析图结果 1、Running Vuser图
我们以测试场景“登录-退出”为例，对测试报告的结果进行分析说明。...参数设置 通过HP LoadRunner11.00压力测试工具，导入录制脚本，设置测试1台控制主机，3台压力测试机被控制机，设置参数如下： Start vusers：500，100Vusers every...00:00:15 Duration：Run 30 minute Stop vusers：100Vusers every 00:00:15 All user：2000 二、结果分析 指标 最大 平均...之前统计该次测试中失败数为0，之所以“HTTP404”也有值，是因为脚本有些页面的请求内容并非关键点，没有请求到并不会影响最终的测试结果。...如果两种图像的曲线都正常且基本一致，说明服务器能及时接受客户端的请求，并能返回结果。从图中可以看出，整体表现还是不错的。
顾老师新书《全栈软件测试工程师宝典》 https://item.m.jd.com/product/10023427978355.html 以前两本书的网上购买地址： 《软件测试技术实战设计、工具及管理》...const0.99800.4452.2430.0380.0631.933x110.01630.076131.6680.0009.85710.176Omnibus:1.628Durbin-Watson:1.619Prob(Omnibus):0.443Jarque-Bera...中文译文： 结果参数:[ 0.99796725 10.01634513]结果描述:OLS Regression Results深度变量:y判定系数:0.999模型:OLS平均判定系数:0.999方法:Least...const0.99800.4452.2430.0380.0631.933x110.01630.076131.6680.0009.85710.176综合:1.628Durbin-Watson:1.619问题(综合):0.443Jarque-Bera...courseId=1209835807&share=2&shareId=480000002205486 性能测试第1季:性能测试基础知识 https://study.163.com/course/courseMain.htm
该文章收录专栏 [✨— 《深入解析机器学习：从原理到应用的全面指南》 —✨] @toc 时间序列问题 和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的...检验基于对数据的滞后差分过程进行建模，并通过比较测试统计量和临界值进行判断。 优点：适用于平稳性检验，可以检测数据的趋势性；缺点：对数据存在趋势的假设，不适用于非趋势性数据的检验。...Jarque-Bera 检验（正态性） Jarque-Bera检验用于检验时间序列数据的正态性。它基于样本偏度和峰度的比较，通过计算测试统计量并与临界值进行比较来判断数据是否符合正态分布。...ADF测试的临界值取决于所选的显著性水平（例如5%或1%）。根据不同的样本量和回归方程的特性，可以使用预先计算的临界值表或近似公式来确定临界值。 步骤6：进行统计显著性检验。...请注意，ADF测试还可以进行更高阶的差分，以进一步提高时间序列的平稳性。对于更高阶差分，ADF测试的公式和步骤类似，只是回归方程和单位根检验统计量的计算会有所不同。
statsmodels 官网：http://www.statsmodels.org statsmodels是一个Python模块，它提供对许多不同统计模型估计的类和函数，并且可以进行统计测试和统计数据的探索...说实话，statsmodels这个词我总是记不住，但是国宝“熊猫”这个单词pandas我还是记得住的，它提供用于估计许多不同统计模型的类和函数，以及用于进行统计测试和统计数据探索。...4.067 Durbin-Watson: 0.161 Prob(Omnibus): 0.131 Jarque-Bera...# print('AIC: %0.4lf'%arma.aic) # 模型预测,预测1990-2000年的走势 predicted=arma.predict('1990','2000') # 预测结果绘图
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