模型拟合 使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA()函数来创建ARIMA模型,并调用fit()方法进行模型拟合。拟合后,可以通过summary()方法查看模型的详细信息,包括参数估计和统计检验结果。 模型预测 使用forecast()方法进行未来值的预测。可以指定预测步数,以获得未来时间点的预测值。同时,通过conf_int()方法可以计算预测的...
get_prediction()和conf_int()属性允许我们获得时间序列预测的值和相关的置信区间。 pred = results.get_prediction(start=pd.to_datetime('1998-01-01'), dynamic=False)#预测值 pred_ci = pred.conf_int()#置信区间 上述规定需要从1998年1月开始进行预测。 dynamic=False参数确保我们每个点的预测将使用之前的...
# 拟合模型model.fit(ts_data)# 进行预测n_periods=10forecast,conf_int=model.predict(n_periods=n_periods,return_conf_int=True)# 画图plt.figure(figsize=(10,5))plt.plot(ts_data,label='原始数据')plt.plot(np.arange(len(ts_data),len(ts_data)+n_periods),forecast,color='red',label='预测'...
使用model.predict(n_periods=12, return_conf_int=True)可以预测未来的数据。其中，n_periods参数指定了预测的数据点数量，通常根据实际日期来确定，例如，若日期为年月，则预测未来12个月的。而return_conf_int参数则决定是否返回置信区间。最终，forecast将返回一维数组形式的预测值，而conf_int则返回二维数组形式的...
importmatplotlib.pyplotasplt# 拟合模型model.fit(time_series)# 进行预测n_periods=20pred,conf_int=model.predict(n_periods=n_periods,return_conf_int=True)# 绘图plt.figure(figsize=(10,6))plt.plot(time_series,label='Original Series')plt.plot(pd.Series(pred,index=range(len(time_series),len(tim...
n_periods=24fc,confint=model.predict(n_periods=n_periods,return_conf_int=True)index_of_fc=np.arange(len(df.value),len(df.value)+n_periods)# make seriesforplotting purpose fc_series=pd.Series(fc,index=index_of_fc)lower_series=pd.Series(confint[:,0],index=index_of_fc)upper_series=pd...
pred_ci = pred_uc.conf_int() 我们可以使用此代码的输出来绘制时间序列并预测其未来值。 现在,我们所生成的预测和相关的置信区间都可以用于进一步了解时间序列并预测预期结果。我们的预测表明,时间序列预计将继续稳定增长。 随着我们对未来的进一步预测,置信区间会越来越大。
pred_ci = pred_uc.conf_int() 我们可以使用此代码的输出来绘制时间序列并预测其未来值。 现在,我们所生成的预测和相关的置信区间都可以用于进一步了解时间序列并预测预期结果。我们的预测表明,时间序列预计将继续稳定增长。 随着我们对未来的进一步预测,置信区间会越来越大。
stepwise=True)print(model.summary())# Forecastn_periods =24fc, confint = model.predict(n_periods=n_periods, return_conf_int=True) index_of_fc = np.arange(len(df.value),len(df.value)+n_periods)# make series for plotting purposefc_series = pd.Series(fc, index=index_of_fc) ...
result.conf_int() #模型诊断 1. 说明新修正的的模型为ARIMA(2,1,2),紧接着进行相应的诊断上述模型诊断结果中,通过z检验,我们发现所有P值中除截距项之外均小于0.05(说明没有常数项),即拒绝原假设,说明模型诊断通过。为使模型更加精确,我们再进一步用confint()函数计算模型中的系数区间,上述运行结果中,可以看出...