Day Nine——白噪声检测及确定p、d、q值和模型的检验

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Day Nine——白噪声检测及确定p、d、q值和模型的检验

完整代码及数据地址

第一部分数据discdata.xls

第二部分数据discdata_processed.xls

第三部分数据discdata_processed.xls

第四部分数据discdata_processed.xls

第五部分数据discdata_processed.xls

第六部分数据predictdata.xls

第一部分——用groupby转换数据属性

对应函数programmer_1

步骤:

1. 读取数据，筛选出一部分数据
2. 以COLLECTTIOME为groupby列，提取NAME的值作为列和VALUE的值作为列值
3. 保存数据

第二部分——平稳性检测

对应函数programmer_2

步骤：

1. 读取数据，去除倒数5个数据
2. 对CWXT_DB:184:D:\列进行平稳性检测ADF
3. 如果最后的值大于0.05，则进行舍去并进行计数
4. 输出舍去的次数和p值

第三部分——白噪声检测

对应函数programmer_3

步骤：

1. 同第二部分操作
2. 以CWXT_DB:184:D:\作为白噪声检测对象
3. 如果p值小于0.05就不是白噪声序列，否则就是白噪声序列
4. 再对同一列差分(diff)进行白噪声检测，以验证是否为一阶差分序列是否为白噪声序列

第四部分——确定最佳的p、d、q值

对应函数programmer_4

步骤：

1. 同第二部分操作
2. 取出CWXT_DB:184:D:\\，确定p、d、q创建bic矩阵
3. 输出BIC矩阵最小的p值和q值

第五部分——模型检验

对应函数programmer_5

步骤：

1. 同第二部分操作
2. 训练ARIMA模型，计算残差
3. 检验模型是否符合白噪声检验

第六部分——计算预测误差

对应函数programmer_6

步骤：

1. 计算预测值与实际值的误差
2. 计算平均绝对误差和均方根误差