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  • 2020-12-17 18:46:37

    我将使用mode='same'而不是mode='full',因为使用mode='full'我们可以得到极端位移的协方差,其中只有1个数组元素与self重叠,其余元素为零。那些不会有意思的。当mode='same'时,移位数组至少有一半与原始数组重叠。在

    另外,要获得真正的相关系数(r),需要除以重叠的大小,而不是原始x的大小(在我的代码中,这些是np.arange(n-1, n//2, -1))。然后每个输出将在-1和1之间。在

    瞥一眼Durbin–Watson statistic,它与2(1-r)相似,表明人们认为它低于1的值是自相关的一个重要标志,它对应于r>0.5。这就是我下面使用的。对于自相关显著性的统计学合理处理,请参阅统计学文献;一个起点是为您的时间序列建立一个模型。在def autocorr(x):

    n = x.size

    norm = (x - np.mean(x))

    result = np.correlate(norm, norm, mode='same')

    acorr = result[n//2 + 1:] / (x.var() * np.arange(n-1, n//2, -1))

    lag = np.abs(acorr).argmax() + 1

    r = acorr[lag-1]

    if np.abs(r) > 0.5:

    print('Appears to be autocorrelated with r = {}, lag = {}'. format(r, lag))

    else:

    print('Appears to be not autocorrelated')

    return r, lag

    两个玩具示例的输出:Appears to be not autocorrelated

    Appears to be autocorrelated with r = 1.0, lag = 4

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  • 时间尺度相对较长的周期性趋势有:年度周期性趋势,季节性周期性趋势,相对较短的有月度周期性趋势,周度周期性趋势,甚至更短的天,小时的周期性趋势。 import pandas as pd import matplotlib.py

    本篇博客主要以员工贡献度为例,分析不同菜品之间是否存在相关性。最典型的应用就是:啤酒和尿布销售之间的联系

    一、周期性分析

    探索某个变量是否随着时间变化而呈现出某种周期性变化的趋势。时间尺度相对较长的周期性趋势有:年度周期性趋势,季节性周期性趋势,相对较短的有月度周期性趋势,周度周期性趋势,甚至更短的天,小时的周期性趋势。

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    df_normal=pd.read_excel("D:/S072003Python/05DataMineML/catering_sale.xls")#读入数据
    plt.figure(figsize=(20,9))
    plt.plot(df_normal["日期"],df_normal["销量"])
    plt.xlabel("日期")
    plt.ylabel("销量")
    
    # 设置x轴刻度间隔
    x_major_locator = plt.MultipleLocator(7)
    ax = plt.gca()
    ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
    plt.title("销售趋势")
    plt.xticks(rotation=30)
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    plt.show()  # 展示图片
    
    # 不正常销售趋势分析 - 这里的异常数据其实是使用随机数伪造出来的
    df_abnormal = pd.read_excel("D:/S072003Python/05DataMineML/catering_sale (2).xls")
    plt.figure(figsize=(20, 9))
    plt.xticks(rotation=30)
    plt.plot(df_abnormal["日期"],df_abnormal["销量2"]-np.random.randint(1000))  #随机数 np.rand
    plt.xlabel("日期")
    plt.ylabel("销量2")
    
    # 设置x轴刻度间隔
    x_major_locator = plt.MultipleLocator(7)
    ax = plt.gca()
    ax.xaxis.set_major_locator(x_major_locator)
    plt.title("不正常销量趋势")
    
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
    plt.show()  # 展示图片
    

    在这里插入图片描述

    二、贡献性分析

    在这里插入图片描述
    取出到2022年4月3号为止,每个人累计总销售业绩,并进行排序

    dfsort=df['20220403']
    dfsort2=dfsort.copy()
    dfsort2.sort_values(ascending=False,inplace=True)
    dfsort2
    

    在这里插入图片描述

    plt.figure(figsize=(20,10))
    dfsort2.plot(kind='bar',color='g',alpha=0.6,width=0.7)
    plt.ylabel('销售业绩')
    

    在这里插入图片描述
    根据帕累托法则,我们需要找出贡献度80%的员工,那么这些员工就是努力工作的员工,当80%这条线越靠近右边,则说明努力的员工越多。如果线越靠近左边,则说明大部分员工的贡献度都很低,根据不同的情况,公司的人力资源管理就需要有不同的解决方法。
    在这里插入图片描述

    #计算出累计占比和超过80%的节点的索引位置
    p=dfsort2.cumsum()/dfsort2.sum()
    key=p[p>0.8].index[0]
    key_num=dfsort2.index.tolist().index(key)
    key_num
    

    在这里插入图片描述

    找出核心的产出人员:

    #核心产出的人员是
    key_studys=dfsort2.loc[:key]
    key_studys
    

    绘图:

    plt.figure(figsize=(20,10))
    dfsort2.plot(kind='bar',color='g',alpha=0.6,width=0.7)
    plt.ylabel('时长_分钟')
    p.plot(style='--ko',secondary_y=True)
    plt.axvline(key_num,color='r',linestyle='--')
    # plt.text(key_num+0.5,p[key],'累计占比为:%.3f%%' % (p[key]*100),color='r')
    plt.annotate(format(p[key_num],'.2%'),xy=(key_num,p[key_num]),xytext=(22,p[key_num]*0.9),arrowprops=dict(arrowstyle="->",connectionstyle="arc3,rad=0.5"))
    
    # dfsort2.plot(kind='bar',color='g',alpha=0.6,width=0.7)
    plt.ylabel('时长_占比')
    

    在这里插入图片描述

    三、相关性分析

    1、探究不同菜品之间的相关性

    还是拿餐饮的菜品,来分析不同菜品之间是否存在相关性。
    在这里插入图片描述

    a=catdf.corr()
    b=catdf.corr()['生炒菜心']
    b
    

    就类似于推荐系统,通过相关性分析,可以为用户继续推荐(想到了淘宝的猜你喜欢(≧∇≦)ノ)
    在这里插入图片描述

    2、探究不同学生之间的相关性

    选取十名同学的学习时长,看看同学直接是否有影响。
    在这里插入图片描述

    #数据集太大会导致耗时过长,调整切片
    pd.plotting.scatter_matrix(dfddiffT.iloc[:,1:10],figsize=(12,12),
                              c='k',
                              marker='+',
                              diagonal='hist',
                              alpha=0.8,
                              range_padding=0.1)
    

    在这里插入图片描述

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  • Eviews求一阶自相关系数

    千次阅读 2021-04-28 01:43:55
    eviews 求一阶二阶差分序列的命令是什么?在eviews里面的操作:假设你要产生一阶差分的序列为x,且已经把序列x的数据导入eviews在命令区键入:...自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数...

    eviews 求一阶二阶差分序列的命令是什么?

    在eviews里面的操作:假设你要产生一阶差分的序列为x,且已经把序列x的数据导入eviews在命令区键入:“seriesdx=d(x)”再按回车键,eviews自然就帮你生成一个新的“dx”序列,即

    用Eviews对ARIMA模型建模,得到一阶差分自相关与偏自相关图不显著,之后怎么办啊?

    自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARM

    如何用eviews计算自变量之间的相关系数

    Eviews时间序列分析实例时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式,本书第七章对它进行了比较详细的介绍.通过第七章的学习,读者了解了什么是时间序列,并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例

    eviews一阶差分结果如何保存

    genrdx=d(x)原变量一阶差分后的值就存在新变量dx中

    eviews中做自相关系数和偏自相关系数函数的具体步骤是怎样的?

    workfile中点开你需要观测的序列窗口,左上侧view-correlogram-OK,得到自相关和偏相关再问:这个图早就作好了,就是想问一下怎么做那个每一阶的自相关系数和偏自相关系数的表不用了。。

    我想问怎么用eviews求相关系数矩阵.我对eviews的操作不熟悉.麻烦你截图教我一下.

    免费一次.stata的命令名是correlate[varlist][if][in][weight][,correlate_options]eviews中的操作是把相关变量生成一个gruop,然后点击再

    请问怎么求一阶自相关系数?用EVIEWS

    要求用迭代法(三步)和杜宾两步法分别做,写成EVIEWS的命令形式.ls(如果是2阶自相关,就是“lschukoucgdpar(1)ar(2)”,依此类推再问:请问那个求出来的是一阶自相关系数么?

    EViews中相关系数全为NA,为什么

    1数据有问题2软件版本盗版没盗好,重新找一个版本,或者把软件重新启动我替别人做这类的数据分析蛮多的

    matlab 求 相关系数

    SyntaxR=corrcoef(X)R=corrcoef(x,y)[R,P]=corrcoef(...)[R,P,RLO,RUP]=corrcoef(...)[...]=corrcoef(...,'

    利用Eviews由自相关和偏相关函数图怎么求P,Q

    你这个数据都没平稳,不能用于建模先做差分平稳化后,再看自相关和偏相关函数图

    请问如何用eviews绘制序列的自相关和偏自相关系数图?

    你不是已经得到结果了吗?我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:我想画出AC和PAC的图形,明白?

    eviews 相关系数矩阵 在eviews6.0中怎么操作?

    选择目标序列openasgroupview>covarianceanalysis>勾选correlation,得出结果

    求相关系数fortran程序~

    functionrelation(a,b,n)!本程序计算两列向量的相关系数!a,b分别是待计算的向量!n是向量的长度,要求两列向量等长implicitnoneinteger,intent(in)::

    概率论求相关系数

    相关系数是-1再答:用x表示y,得到,x和y是负相关的,又因为xy关系是确定的,所以是绝对负相关,相关系数就是-1再答:如满意请采纳~谢谢

    matlab求相关系数

    对角线上是自相关,所以是1,剩下两个变量分别是x与y的相关和y与x的相关,这两个是相等的,实际的相关系数是-0.0843

    概率论求相关系数问题.

    再问:第三行的怎么得到的?再答:协方差公式再答:

    2.已知模型的DW统计量为0.6时,普通最小二乘估计的一阶自相关系数为?

    DW近似等于2(1-r^2)所以2×(1-r^2)=0.6r^2=0.7估计你问的应该是这个把.

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  • 一、周期信号、 二、周期信号的自相关函数





    一、周期信号



    信号 根据 " 周期性 " 进行分类 , 可以分为 " 周期信号 "" 非周期信号 " ;

    • 周期信号 : 信号 有周期规律 , 如 : 正弦波信号 ;

    • 非周期信号 : 信号 没有周期规律 , 如 : 噪声信号 ;





    二、周期信号的自相关函数



    x ( n ) x(n) x(n)" 周期信号 " , 周期为 N N N , 则 x ( n ) x(n) x(n) 的自相关函数是 :

    r x ( m ) = lim ⁡ N → ∞ 1 N ∑ n = 0 N − 1 x ∗ ( n ) x ( n + m ) = lim ⁡ N → ∞ 1 N ∑ n = 0 N − 1 x ∗ ( n ) x ( n + m + N ) = r x ( m + N ) \begin{array}{lcl} r_x(m) & = & \lim\limits_{N \rightarrow \infty}\cfrac{1}{N}\sum_{n = 0}^{N-1}x^*(n)x(n+m) \\\\\\ & = & \lim\limits_{N \rightarrow \infty}\cfrac{1}{N}\sum_{n = 0}^{N-1}x^*(n)x(n+m + N) \\\\\\ \color{OliveGreen} & = & r_x(m + N) \end{array} rx(m)===NlimN1n=0N1x(n)x(n+m)NlimN1n=0N1x(n)x(n+m+N)rx(m+N)

    根据上述式子推导 , 周期信号的 " 自相关函数 " 具有 周期性 , 并且该 " 自相关函数 " 周期也是 N N N ;


    周期函数 能量 , 无限个周期 求和取平均 , 与 一个周期 求和取平均 的值是相等的 ;

    因此 , " 周期信号 " 的 " 自先关函数 " , 也可以使用如下表示 :

    r x ( m ) = 1 N ∑ n = 0 N − 1 x ∗ ( n ) x ( n + m ) r_x(m) = \cfrac{1}{N}\sum_{n = 0}^{N-1}x^*(n)x(n+m) rx(m)=N1n=0N1x(n)x(n+m)


    在 " 噪声 " 中检测 " 信号 " , 就是使用了上述特性 ;

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空空如也

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自相关系数判断周期性