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包含实现AR函数python的词条

IT技术模型

Python画CAP曲线，计算AR值 听别人分享提到了CAP曲线 ， 网上资料比较少，自己动手实践一发
输入: predictions ,labels , cut_point
数据预览,左列labels,右列predictions
模型预测坏客户/企业的能力较好，和最优模型的接近程度为0.81
请大神用Python 写一段代码，题目如下：输入两只电阻的阻抗 ， 分别求它们并联和串联的阻抗#!/usr/bin/python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Time: 2018/6/14 9:30
# @File: resistance.py
"""
计算串联和并联的电阻
"""
def resistance(ar1, ar2):
assert ar10 and ar20, u'除非超导体实现AR函数python，其他电阻必须大于0'
if isinstance(ar1, (int, float)) and isinstance(ar2, (int, float)):
cr = ar1 + ar2
br = round(ar1*ar2*1.0/(ar1+ar2), 2)
return u'串联后电阻实现AR函数python：{0}\n并联后电阻{1}'.format(cr, br)
else:
return u'Error'
if __name__ == '__main__':
r1, r2 = map(eval, input(u"请输入2个电阻值('1','2')："))
print resistance(r1, r2)
AR模型简单理解（一）白噪声的检验
一般判断平稳有三种方法
（1）直接画出时间序列的趋势图，看趋势判断
（2）画出自相关和偏相关图：平稳的序列和自相关图和偏相关图要么拖尾，要么截尾 。
（3）单位根检验：检验序列中是否存在单位根，如果存在单位根就是非平稳时间序列 。
设mean（x），var（x）分别为序列{x}的平均值和方差，根据自身相关系数ACF判断是否为平稳序列：
ACF=∑(x[i]-mean(x)) (x[i+k]-mean(x))/(n var(x))，0=kN,0=iN-k
如果ACF系数随K值的增加衰减到0的速度比非平稳随机序列更快，即可说明为平稳的 。
不平稳序列可以通过差分转换为平稳序列 。k阶差分就是相距k期的两个序列值相减 。如果一个时间序列经过差分运算后具有平稳序列，则该序列为差分平稳序列 。
（二）AR模型的参数估计
AR模型的参数估计主要有三种方法：矩估计、最小二乘估计和最大似然估计 。
在此学习最小二乘估计 。
对于样本序列{x t }，当j=p+1时，记白噪声的估计为
//以上流程就是最小二乘用矩阵的方式运算，很简单的
（三）AR模型的定阶
在对AR模型识别时，根据其样本自相关系数的截尾步数 ， 可初步得到AR模型的阶数p，然而 ， 此时建立的 AR(p) 未必是最优的 。
定阶的一般步骤为：
(1).确定p值的上限，一般是序列长度N的比例或是lnN的倍数
(2).在补偿过max（p）值的前提下，从1开始根据某一原则确定最优p 。
一个好的模型通常要求残差序列方差较?。蹦Ｐ鸵诚喽约虻? ，即要求阶数较低 。因此我们需要一些准则来比较不同阶数的模型之间的优劣，从而确定最合适的阶数 。下面给出四种常用的定阶准则 。
是序列的各阶样本自协方差函数，其最终预报误差可表示为
在具体应用时，通常是分别建立从低阶到高阶的 AR 模型，并计算出相应的 FPE 的值，由此确定使 FPE 达到最小的 p 值 。
2.贝叶斯信息准则
定义
使得 BIC 达到最小值的 p 即为该准则下的最优 AR 模型的阶数 。
3.AIC(最小信息准则)
4.SC(施瓦茨准则)
另：python中有函数可以直接求AIC ， BIC ， HQIC的值 。
python操作实例推荐
python怎样做高斯拟合需要载入numpy和scipy库，若需要做可视化还需要matplotlib（附加dateutil, pytz, pyparsing, cycler, setuptools库） 。不画图就只要前两个 。
如果没有这些库的话去下载对应版本，之后解压到 C:\Python27\Lib\site-packages 。
import numpy as np

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