मैं नहीं मानता कि एक cointegration परीक्षण scipy के लिए लागू किया गया है। आर 0 आर के साथ पाइथन इंटरफेस करने के लिए using rpy2
से बेहतर हो सकता है urca
package में एकीकरण परीक्षण प्रदान करता है।
import rpy2.robjects as ro
r=ro.r
a = [10.23, 11.65, 12.36, 12.96]
b = [5.23, 6.10, 8.3, 4.98]
a
और b
परिभाषित आर में:
ro.globalEnv['a']=ro.FloatVector(a)
ro.globalEnv['b']=ro.FloatVector(b)
कॉल आर cor
(सहसंबंध) समारोह:
उदाहरण के लिए
print(r('cor(a,b,method="pearson")'))
# [1] 0.2438518
कॉल आर ca.po
(फिलिप्स & Ouliaris Cointegration टेस्ट)
r('library(urca)')
print(r('ca.po(cbind(a,b))'))
# ########################################################
# # Phillips and Ouliaris Unit Root/Cointegration Test #
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# The value of the test statistic is: 0
मैं cointegration से परिचित नहीं हूँ, फिर भी, तो क्षमा याचना करता है, तो ca.po
के अपने प्रयोग पूरी तरह से अयोग्य है।
भी ध्यान रखें कि आर ही पर्यत प्रोग्रामिंग भाषा है, साथ (कम से कम वर्तमान में) scipy
से सांख्यिकीय कार्यों के एक अमीर पुस्तकालय। सीधे आर चलाने के लिए संभव है (पायथन के बिना)। कॉल एक छोटे से सरल दिखेगा:
> a = c(10.23, 11.65, 12.36, 12.96)
> b = c(5.23, 6.10, 8.3, 4.98)
> z = cbind(a,b)
> z
a b
[1,] 10.23 5.23
[2,] 11.65 6.10
[3,] 12.36 8.30
[4,] 12.96 4.98
> ca.po(z)
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# Phillips and Ouliaris Unit Root/Cointegration Test #
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The value of the test statistic is: 0
http://stackoverflow.com/questions पर cointegration के लिए परीक्षण का एक बहुत अच्छा उदाहरण नहीं है/12186994/जॉनसन-एकीकरण-परीक्षण-इन-पायथन – gliptak