LM检验:LM服从卡方分布,值太大拒绝原假设(原假设为具有相关性)
# 第十一步:预测
pred = result.predict(start=1, end =len(data) + 10 ) # 从训练集第0个开始预测(start=1表示从第0个开始),预测完整个训练集后,还需要向后预测10个
print(len(pred))
print(pred[-10:]) # 有负数,表明是一阶差分之后的
# 此时可以画出预测的曲线和data_diff进行比较
5695
5686 1.372057
5687 -0.485253
5688 0.992668
5689 -0.183361
5690 0.752443
5691 0.007793
5692 0.600335
5693 0.128831
5694 0.504022
5695 0.205470
dtype: float64
# 第十二步:将预测的平稳值还原为非平稳序列
result_fina = np.array(pred[0:-10]) + (np.array(data.shift(1)))
result_fina
# 如果还取了对数,进行如下操作
# result_log_rev = np.exp(result_fina)
# result_log_rev.dropna(inplace=True)
《来源于科技文献,经本人分析整理,以技术会友,广交天下朋友》