本文主要是介绍模型平稳性指标psi和csi，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
模型平稳性指标psi和csi是用于检验时间序列数据是否平稳的统计量。它们的原理是基于Augmented Dickey-Fuller (ADF)检验，通过计算自相关系数和偏自相关系数来检验时间序列数据的平稳性。
1. psi（Partial Autocorrelation Integrated）： 它是对原始自相关函数进行积分得到的，可以衡量时间序列数据的平稳性。当psi接近于0时，表示数据具有平稳性；当psi大于0时，表示数据具有非平稳性。
2. csi（Cumulative Sums of Squares）： 它是对原始自相关函数的平方进行累加得到的，可以衡量时间序列数据的平稳性。当csi接近于0时，表示数据具有平稳性；当csi大于0时，表示数据具有非平稳性。
应用：在金融、经济学等领域中，经常需要对时间序列数据进行平稳性检验，以确定数据是否符合假设条件，从而选择合适的模型进行建模。
Python代码如下：
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.stattools import adfullerdef calculate_psi(series, lag=1):"""计算PSI值:param series: 时间序列数据:param lag: 滞后阶数:return: PSI值"""series = np.array(series)n = len(series)mean = np.mean(series)var = np.var(series)psi = []for i in range(lag + 1):psi.append((np.sum((series[i:n] - mean) * (series[:n - i] - mean)) / (n * var)))return psidef calculate_csi(series, lag=1):"""计算CSI值:param series: 时间序列数据:param lag: 滞后阶数:return: CSI值"""series = np.array(series)n = len(series)csi = []for i in range(lag + 1):csi.append((np.sum((series[i:n] ** 2) - (mean ** 2)) / (n * var)))return csi# 示例数据
data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]# 计算PSI和CSI值
psi_values = calculate_psi(data)
csi_values = calculate_csi(data)print("PSI值：", psi_values)
print("CSI值：", csi_values)这篇关于模型平稳性指标psi和csi的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
