# 时间序列分析程序

**Repository Path**: az13js/satool

## Basic Information

- **Project Name**: 时间序列分析程序
- **Description**: 计算给定时间序列的平均值、方差、概率分布（大致的分布）、自协方差函数、自相关系数函数、偏自相关系数函数和使用混成检验方法（Ljung-Box test，LB检验）算出卡方统计量的程序
- **Primary Language**: Java
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 13
- **Forks**: 6
- **Created**: 2021-07-11
- **Last Updated**: 2025-06-15

## Categories & Tags

**Categories**: mathlibs

**Tags**: 时间序列分析

## README

# 时间序列分析程序

## 这是什么

计算给定时间序列的平均值、方差、范围分布、自协方差函数、自相关系数函数、偏自相关系数函数和使用混成检验方法算出卡方统计量的程序（源代码）。

## 如何使用

### 一，获取源代码

首先通过在命令提示符或者Linux终端克隆仓库的源代码，或者下载源代码的压缩包并解压。

#### 克隆源代码

这需要你的电脑上有安装好的git软件。克隆源代码方法是在命令提示符或者终端执行命令：

    $ git clone --depth=1 git@gitee.com:az13js/satool.git

执行成功的话，在当前目录下会生成新的目录satool，里面包含程序的源代码。

#### 下载压缩包

按照下面的两步点击仓库网页，可以直接下载到包含源代码的压缩文件：

![图片，下载压缩包的方法](README_IMAGES/download_zip.jpg)

下载后解压。

### 二，编译源代码

这是使用Java 1.8编写和Maven 3.8.1管理的，首次使用需要先编译。假设你的电脑上已经安装好了Java和Maven，那么编译程序很简单，只需要用普通的方式激活Maven的编译过程即可（第一次使用Maven编译项目时，会从网络上下载项目依赖的包，下载过程可能需要一段时间）：

    $ mvn compile -Dencoding=UTF8

编译成功后可以直接执行`.class`文件（注：如果用Windows系统注意把命令中的`/`替换为`\`）：

    $ java -classpath target/classes cn.az13js.satool.App
    命令行参数：
    -i 数据文件名（必填）
    -o 输出目录（必填）
    -h 打印此帮助信息
    -m 自由度，默认为长度的自然对数值向上取整
    -d 统计概率分布时横坐标的精度
    示例：program -i input.csv -o output_dir

如果想要，也可以激活Maven的package过程打包成`.jar`文件：

    mvn package -Dencoding=utf8

然后通过指定生成的`.jar`文件执行（注：如果用Windows系统注意把命令中的`/`替换为`\`）：

    $ java -jar target/satool-0.3.jar
    命令行参数：
    -i 数据文件名（必填）
    -o 输出目录（必填）
    -h 打印此帮助信息
    -m 自由度，默认为长度的自然对数值向上取整
    -d 统计概率分布时横坐标的精度
    示例：program -i input.csv -o output_dir

注：为了方便使用可以生成`.jar`后在环境变量包含的目录下新建一个脚本调用，例如：

可执行脚本`satool`（Linux）：

    #!/bin/bash

    java -jar ~/satool/target/satool-0.3.jar $*

批处理脚本`satool.bat`（Windows）：

    @ECHO OFF
    java -jar C:\Users\az13js\satool\target\satool-0.3.jar %*

然后直接输入`satool`并传入参数就行了：

    $ satool -h
    命令行参数：
    -i 数据文件名（必填）
    -o 输出目录（必填）
    -h 打印此帮助信息
    -m 自由度，默认为长度的自然对数值向上取整
    -d 统计概率分布时横坐标的精度
    示例：program -i input.csv -o output_dir

### 三，指定参数

不带参数执行程序可以查看帮助信息：

    $ java -jar target/satool-0.3.jar
    命令行参数：
    -i 数据文件名（必填）
    -o 输出目录（必填）
    -h 打印此帮助信息
    -m 自由度，默认为长度的自然对数值向上取整
    -d 统计概率分布时横坐标的精度
    示例：program -i input.csv -o output_dir

参数`-i`：用以指定分析的时间序列文件。时间序列文件是一个csv格式的文本，里面的第一列数据会被程序使用。数据必须全部都是数字，如果掺杂了中文或者英文的话程序执行会出现问题。也就是说需要注意第一行不要添加表头。

参数`-o`：指定一个目录用来给程序写入计算结果。目录必须存在，不存在会导致程序运行错误。

参数`-h`：只要有这个参数，程序就会输出帮助信息，效果和不带参数执行程序是一样的。

参数`-m`：可选的参数，指定混成检验时自由度的值。默认情况下它等于向上取整的ln(序列长度)。自由度需要大于0且小于时间序列长度，否则将提示错误消息并忽视输入的自由度。

参数`-d`：可选，统计概率分布时横坐标的精度。默认值为200，必须大于0。

## 程序执行结果

文件夹`files`内包含一个`input.csv`文件可以用来查看执行效果（如果使用Windows系统注意把`/`替换为`\`）：

    $ java -jar target/satool-0.3.jar -i files/input.csv -o files -m 20
    "********** Basic info **********"
    LEN=100
    MIN=-3.273609668903302
    MAX=3.9946403140242444
    AVG=-0.00605672992982714
    VAR=1.7717366348110508
    "********** Advanced **********"
    m=20
    Q=56.98212904184351

“Basic info”里面的是基本信息，LEN是序列长度、MIN是序列最小值、MAX是序列最大值、AVG平均值、VAR是方差。“Advanced”里面的是混成检验结果，m是自由度，Q是卡方统计量，结合后面附带给出的卡方统计量表可以得知自由度等于20时出现Q=56.98左右的情况概率小于0.5%。

参数`-o`指定的文件夹`files`里生成程序分析结果文件若干个（输出内容保留小数点后9位）：

- `sequence.csv`是程序读取到的时间序列的值，生成这个可以用于调试需要；
- `distribution.csv`是数据的概率分布大概的情况；
- `af.csv`是自协方差函数计算结果；
- `acf.csv`是自相关系数函数的计算结果；
- `pacf.csv`是偏自相关系数函数的计算结果；
- `q.csv`是计算出来的前20个自由度的卡方统计值和95%卡方统计值的对比结果。

文件`sequence.csv`第一列是序号，第二列是时间序列对应的值。

    1.000000000,-0.439603640
    2.000000000,0.225560653
    3.000000000,2.778596490
    4.000000000,-0.266824471
    5.000000000,-1.072888992
    ......

文件`distribution.csv`含有两列，第一列是时间序列取值，第二列是取对应值附近时相对概率的大小。

    -3.255439044,0.000181706
    -3.219097794,0.000000000
    -3.182756544,0.000000000
    -3.146415294,0.000363412
    -3.110074044,0.000000000
    ......

文件`af.csv`的内容是4列，第一列是自协方差的阶数，第二列是自协方差的值，第三列、第四列分别是负两倍标准差和正两倍标准差。

    0.000000000,1.771736635,1.521175237,2.022298033
    1.000000000,0.660994013,-0.178066232,0.178066232
    2.000000000,0.065290021,-0.178972427,0.178972427
    3.000000000,0.047757010,-0.179892600,0.179892600
    4.000000000,0.331908970,-0.180827113,0.180827113
    ......

文件`acf.csv`有4列，第一列是自相关系数函数的阶数，第二列是自相关系数函数的值，第三列、第四列分别是负两倍标准差和正两倍标准差。

    0.000000000,1.000000000,1.000000000,1.000000000
    1.000000000,0.374902202,-0.209007438,0.189007438
    2.000000000,0.036819169,-0.210000000,0.190000000
    3.000000000,0.027291721,-0.211007563,0.191007563
    4.000000000,0.187956449,-0.212030509,0.192030509
    ......

文件`pacf.csv`有5列，第一列是偏自相关系数函数的阶数，第二例是偏自相关系数函数值，第三列、第四列分别是负两倍标准差和正两倍标准差，最后一列是误差的方差。

    1.000000000,0.373076901,-2.469927154,2.469927154,1.525135037
    2.000000000,-0.118882310,-2.452411301,2.452411301,1.503580298
    3.000000000,0.065898408,-2.447080587,2.447080587,1.497050850
    4.000000000,0.185430598,-2.404641757,2.404641757,1.445575495
    5.000000000,-0.039065830,-2.402806147,2.402806147,1.443369346
    ......

文件`q.csv`有3列，第一列是自由度，第二例是对应的自由度的卡方统计值，第三列是有95%把握的卡方统计值。

    1.000000000,14.481080230,3.841000000
    2.000000000,14.622178620,5.991000000
    3.000000000,14.700501792,7.815000000
    4.000000000,18.454062128,9.488000000
    5.000000000,19.796654863,11.071000000
    ......

下面是使用第三方的表格处理软件根据生成结果绘制的图：

`sequence.csv`

![sequence.csv](README_IMAGES/sequence.csv.jpg)

`distribution.csv`

![sequence.csv](README_IMAGES/distribution.csv.jpg)

`af.csv`（图片是AF函数前20阶，含20）

![af.csv](README_IMAGES/af.csv.jpg)

`acf.csv`（图片是ACF函数前20阶，含20）

![acf.csv](README_IMAGES/acf.csv.jpg)

`pacf.csv`（图片是ACF函数前21阶，含21，这里第5列没画出来）

![pacf.csv](README_IMAGES/pacf.csv.jpg)

`q.csv`

![q.csv](README_IMAGES/q.csv.jpg)

## 附带卡方统计量表

![卡方统计量表](README_IMAGES/x2_table.png)