飞飞预测

# 时间序列分析示例 - 仅供研究方法学习
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# 加载历史数据集（示例数据）
data = pd.read_csv('historical_numbers.csv')
# 分解趋势、季节性和残差成分
result = seasonal_decompose(data['value'], model='additive', period=10)
# 输出分析结果
print(f"趋势强度: {result.trend.std():.4f}")
print(f"季节性强度: {result.seasonal.std():.4f}")

# 概率分布分析 - 数据统计研究方法
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟数据集（用于研究方法演示）
sample_data = np.random.normal(loc=50, scale=15, size=1000)
# 拟合正态分布
params = stats.norm.fit(sample_data)
# 计算统计指标
mean, std = params
print(f"样本均值: {mean:.2f}")
print(f"样本标准差: {std:.2f}")
print(f"分布拟合优度检验p值: {stats.kstest(sample_data, 'norm', params).pvalue:.4f}")