在時間序列的建模中，需要先對資料進行平穩性檢驗，常用的有df檢驗、adf檢驗和pp檢驗，文章例項adf檢驗
注：檢驗的p值是只在乙個假設檢驗問題中，利用樣本觀測值能夠作出拒絕原假設的最小顯著性水平。
adf檢驗的原假設是不平穩，這裡p值近似為0 ， 所以拒絕原假設，認為序列平穩。
這裡包含了檢驗值、p-value、滯後階數、自由度等資訊。我們看到了檢驗統計量為–5.954367776923936，小於1%的臨界值-4.01203360058309,，即p值遠小於0.01，因此我們拒絕原假設，認為該時間序列是平穩的。（這裡原假設是存在單位根，即時間序列為非平穩的。)
Python 用Python實現時間離散化
方案1 時間取到小時，分鐘和秒全部用0代替，這樣造成的問題是區間劃分不正確，00 00 00,00 59 59 被劃分到時間點00 00 00上，與需求方的意思相違背 這裡真的要吐槽一下，開始之前一定要做好需求分析，大部分的統計結果不合適都是因為需求分析沒有做好而導致的 方案2 通過判斷分鐘和秒是否...
centOS實現時間同步
在使用centos系統的時候，我們可能會遇到時間不准的問題，那我們如何解決這個我問題呢，下面就來教大家乙個centos系統時間同步的方法，希望大家可以解決自己所存在的疑問。本人也經過一段時間的測試以及應用才得到一套比較實用的方法，這裡分享給大家。centos系統時間同步的步驟如下 新裝的centos...
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1 基礎準備 先來了解下，如何運用js實現select動態新增option。1.動態建立select function createselect 2.新增選項option function addoption 3.刪除所有選項option function removeall 4.刪除乙個選項opt...