殘差序列是時間序列分析中非常重要的一個概念，它表示時間序列中預(yù)測值和實際觀測值之間的差異。在Python中，我們可以使用StatsModels包來計算時間序列的殘差序列。

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
# 讀取時間序列數(shù)據(jù)
data = pd.read_csv('data.csv')
series = pd.to_datetime(data['date'])
values = data['value']
# 構(gòu)建ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(values, order=(2,1,0))
results = model.fit(disp=-1)
# 計算殘差序列
residuals = pd.Series(results.resid)
# 打印殘差序列的統(tǒng)計信息
print(residuals.describe())

在上面的代碼中，我們首先使用pandas庫讀取時間序列數(shù)據(jù)，然后使用StatsModels的ARIMA模型擬合數(shù)據(jù)，并計算出殘差序列。最后使用describe()方法打印出殘差序列的統(tǒng)計信息，包括均值、標準差、最小值、最大值等。

殘差序列的統(tǒng)計信息可以幫助我們評估模型的擬合效果。通常情況下，我們希望殘差序列的均值為0，方差為常數(shù)，且不存在自相關(guān)性和異方差性。如果殘差序列存在明顯的非零均值、自相關(guān)性或異方差性，那么我們需要重新調(diào)整模型，直到得到滿足要求的殘差序列。