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...
上面我们已经提到过了,ARIMA模型中的三个参数p、q、d分别代表的含义是:p和q分别控制ARIMA模型中自回归和移动平均的部分,而d则控制输入ARIMA模型的数据被执行的差分的阶数。我们可以这样理解: ARIMA(p,d,q)模型类型模型解释 ARIMA(0,d,0) 随机游走模型或白噪声模型 当d=1时,是随机游走模型;当d=0时,是白噪...
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...
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...
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...
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...
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
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...
(1) ARIMA(p,d,q)过程涉及p,d,q三个参数的设置,其中d代表使得原时间序列平稳时所做的差分次数,要对所选的5只个股股票对数收益率进行预测,首先检验各自的对数收益率序列平稳性,对于股票收益率的ARIMA(p,d,q)过程中d常取0,本文也在之后进行实证检验说明取d=0的合理性。实质上,此时的ARIMA(p,0,q)过程等...