ValueError: Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The request

最新推荐文章于 2025-06-03 19:16:49 发布
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分类专栏： 报错记录 文章标签： python ARIMA
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注意看报错，说lags要小于5，因此设置lags=4

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时间序列分析的计量经济学方法 - Python中的序列性ARIMA
weixin_41697507的博客
08-21 1万+
Autocorrelation, time series decomposition, data transformation, Sarimax model, performance metrics, analysis framework At this post, we will talk about the analysis of time series data with Trend and...
用最火的python实现最常用、最靓、最实用图表～～
qq_21478261的博客
02-12 714
最有价值50图表（python实现代码分享）
使用tsfresh报错：Can only compute partial correlation for lugs up to 50% of the sample size.
yepeng2007fei的博客
10-12 5327
关于很多博客中的使用tsfresh提取时间序列特征，运行例子的时候报错：Can only compute partial correlation for lugs up to 50% of the sample size. 解决方法： 1. 网上博客例子是这样的： import tsfresh from tsfresh.examples.robot_execution_failures import download_robot_execution_failures, load_robot_e..
关于 tsfresh extract_features报错：
qq_37345518的博客
12-03 1577
关于 tsfresh extract_features报错：ValueError: Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The requested nlags 9 must be < 7.
poi 导出 excel 报错 A valid formula or a list of values must be less than or equal to 255 characters
weixin_42555971的博客
04-21 455
背景：线上部署发现导出excel报错 A valid formula or a list of values must be less than or equal to 255 characters，但本地自测没有问题，开发环境没有问题。1、为了做单元格校验，实现了 SheetWriteHandler 接口，使用了 sheet.getDataValidationHelper()，下面就是poi的源码了。原因分析：导出 excel 的下拉框数据是通过接口生成的，返回的数据过多导致的报错。
ValueError: Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The requested nlags 14 must be < 10.
05-31
这个错误提示表明，你在计算偏相关系数时设置了超过样本量50%的滞后阶数，而且滞后阶数不能超过样本量的10%。 这个问题可以通过减少滞后阶数来解决。你可以将滞后阶数设置为样本量的10%以下，或者使用更大的样本量...
import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码，数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") # 转换时间格式 data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') diff_data = data.diff().dropna() plot_acf(diff_data) plot_pacf(diff_data)报错Warning (from warnings module): File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\graphics\tsaplots.py", line 348 warnings.warn( FutureWarning: The default method 'yw' can produce PACF values outside of the [-1,1] interval. After 0.13, the default will change tounadjusted Yule-Walker ('ywm'). You can use this method now by setting method='ywm'. Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86186/Desktop/arima.py", line 39, in <module> plot_pacf(diff_data) File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\graphics\tsaplots.py", line 363, in plot_pacf acf_x, confint = pacf(x, nlags=nlags, alpha=alpha, method=method) File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\tsa\stattools.py", line 996, in pacf raise ValueError( ValueError: Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The requested nlags 14 must be < 10.
05-31
这个错误提示表明，你在使用 `plot_pacf()` 函数计算偏自相关系数时，设置了超过样本量50%的滞后阶数，而且滞后阶数不能超过样本量的10%。 这个问题可以通过减少滞后阶数来解决。你可以将滞后阶数设置为样本量的10%...
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记录一次pytorch训练模型遇到的报错
oneself的博客
06-20 3971
记录一次pytorch训练模型遇到的报错（特定代码下的解决，仅供参考）
NSSCTF [LitCTF 2025]test_your_nc
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2401_88087539的博客
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pwn新手小白，写完题后整理的一点点思路，有借鉴其他wp，有任何问题各位师傅可以提出，接收批评指正
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​ LLMs之Tool：Workflow Use的简介、特点、安装和使用方法、以及案例应用 目录 Workflow Use的简介 Workflow Use的安装和使用方法 Workflow Use的案例应用 Workflow Use的简介 Workflow Use 旨在提供一种简便的方式来创建和执行确定性的工作流程。它利用变量，并在步骤失败时回退到 Browser Use。用户只需向记录器展示工作流程，Workflow Use 就能自动生成相应的工作流程。该项目尚处于早期开发
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15：00面试，15：06就出来了，问的问题有点变态。。。
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