ARIMA模型的参数有三个部分,分别是p、d和q。 1. p表示自回归(AR)的阶数,也就是模型中的自回归项的个数。p的选择可以通过观察自相关图(ACF)来确定,如果在ACF上发现p阶之后的自相关项急剧下降并在p阶之后不显著,则可以选择p的值。 2. d表示差分(differecing)的次数,也就是模型中的差分项的个数。d的选择...
确定ARIMA模型的p, d, q参数通常可以通过观察时间序列的自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图来完成。 1. ACF(自相关函数) ACF描述了当前值与过去值之间的相关性。 如果ACF图显示明显的滞后(lag)效应,且这些滞后在统计上显著,则可能需要考虑较高的p值。 2. PACF(偏自相关函数) PACF是在排除中间变量影响...
如果我们暂时不考虑差分(即假设d=0),那么ARIMA模型可以被看作是AR模型和MA模型的直接结合,形式上看,ARIMA模型的公式可以表示为: Y_t = c + φ_1Y_{t-1} + φ_2Y_{t-2} + ... + φ_pY_{t-p} + θ_1\epsilon_{t-1} + θ_2\epsilon_{t-2} + ... + θ_q\epsilon_{t-q} + \...
在PACF图中,p的值同样可以从偏自相关系数首个显著低于零的位置判断。 5. 构建模型 根据由ACF和PACF得出的结果,选择合适的(p, d, q)组合,并构建ARIMA模型。 fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA# 假设p=2, d=1, q=2model=ARIMA(data['temperature'],order=(2,1,2))model_fit=model.fit()# 打...
ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，可以用来预测未来的数值。ARIMA模型的参数包括p、d、q和P，其中p、d、q分别代表自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）的阶数，P则代表模型是否具有季节性。在ARIMA模型中，参数显著性的意义非常重要，因为ARIMA模型的参数对于模型的预测能力和准确度有着至关...
通过ACF和PACF图,我们可以直观地识别合适的p和q值。 6. 确定p, d, q参数 p:在PACF图中,延续到零点之前的滞后阶数。 q:在ACF图中,延续到零点之前的滞后阶数。 d:通过对数据进行差分直到其平稳性来确定。 可以使用ADF检验进行平稳性检验: adf_result=adf.adfuller(data.value)print(f'ADF Statistic:{adf_re...
下列关于ARIMA(p,d,q)的说法中,描述正确的是()。A.ARIMA是一种用于时间序列预测的常见统计模型B.参数p代表自回归项数C.参数d代表差分阶数D.参数q代表
百度试题 题目中国大学MOOC: ARIMA(p,d,q)模型中参数p和q的取值___为0(填“可以”或“不可以”) 相关知识点: 试题来源: 解析 可以 反馈 收藏
的预测模型。自回归移动平均模型(ARIMA)是最常用的时间序列预测模型。ARIMA模型全称为自回归积分滑动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA),ARIMA(p,d,q)模型是针对非平稳时间序列所建立的模型。根据时间序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,可分为:移动平均过程(MA(q))自回归过程 ...
根据频率，时间序列可以是每年（例如：年度预算），每季度（例如：支出），每周（例如：销售数量），每天...