时间序列数据的截尾和拖尾分析（Python实现）

时间序列数据的截尾和拖尾分析（Python实现）

在时间序列分析中，经常需要对数据进行截尾和拖尾处理。截尾指将时间序列的极值部分进行裁剪，而拖尾则是将长尾部分进行平滑处理，以缩小序列范围、去除噪声和提高模型预测准确性。本文将介绍如何使用Python对时间序列数据进行截尾和拖尾分析。

首先，我们需要导入所需的Python库，包括numpy、pandas、matplotlib和statsmodels：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

接下来，我们加载数据集并进行可视化，以了解时序数据的整体趋势：