Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック67: 時系列の検定 –

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Python コード:

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import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.tsa.stattools as ts
np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame({
'A': np.random.randn(100).cumsum(),
'B': np.random.randn(100).cumsum()
})
ts.grangercausalitytests(
data[['A', 'B']],
maxlag=3)
import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.tsa.stattools as ts np.random.seed(42) data = pd.DataFrame({ 'A': np.random.randn(100).cumsum(), 'B': np.random.randn(100).cumsum() }) ts.grangercausalitytests( data[['A', 'B']], maxlag=3)
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.tsa.stattools as ts

np.random.seed(42)
data = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randn(100).cumsum(),
    'B': np.random.randn(100).cumsum()
})

ts.grangercausalitytests(
    data[['A', 'B']], 
    maxlag=3)

 

回答の選択肢:

(A) 時系列データの自己相関を調べる
(B) データ間の因果関係を調べる
(C) トレンドを除去する
(D) 季節成分を分離する