1. 描述性统计：
- 均值（Mean）： 表示数据的中心位置，计算方法为所有数据的总和除以数据点的数量。
- 中位数（Median）： 数据的中间值，将数据按大小排列后位于中间位置的值。
- 标准差（Standard Deviation）： 表示数据的离散程度，越大表示数据越分散。
- 最小值和最大值： 时间序列中的最小值和最大值。
mean_value = time_series.mean()
median_value = time_series.median()
std_dev = time_series.std()
min_value = time_series.min()
max_value = time_series.max()
2. 时序分解：
- 趋势（Trend）： 描述数据的长期趋势，即数据的总体方向。
- 季节性（Seasonality）： 描述数据在特定时间间隔内的周期性变化。
- 残差（Residual）： 表示未被趋势和季节性解释的部分。
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose
decomposition = seasonal_decompose(time_series)
trend = decomposition.trend
seasonal = decomposition.seasonal
residual = decomposition.resid
3. 滚动统计量：
- 滚动均值（Rolling Mean）： 在时间窗口内计算均值，用于平滑数据。
- 滚动标准差（Rolling Standard Deviation）： 在时间窗口内计算标准差，用于观察数据的波动。
rolling_mean = time_series.rolling(window=window_size).mean()
rolling_std = time_series.rolling(window=window_size).std()
4. 自相关和偏自相关：
- 自相关（Autocorrelation）： 衡量时间序列与其自身滞后版本之间的相关性。
- 偏自相关（Partial Autocorrelation）： 衡量两个滞后的时间序列之间的相关性，控制了中间滞后的影响。
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
plot_acf(time_series, lags=lags)
plot_pacf(time_series, lags=lags)
这些统计信息可以帮助您更好地理解时间序列数据的性质，发现潜在的趋势和周期性，以及进行合适的建模和预测。在实际应用中，通常需要根据数据的特点选择合适的方法。使用 Python 的统计学库（如 NumPy、Pandas、Statsmodels 等）可以方便地进行这些统计分析。
转载请注明出处：http://www.zyzy.cn/article/detail/12029/AI人工智能