比如分析居民的消费支出序列时,消费会受到收入的影响,如果将收入也纳入到研究范围,就能够得到更精确的消费预测。 2.ARIMAX的建模步骤 读取数据(观察值序列)-->通过观察响应变量的时序图来判断是否需要进行差分来提取序列相关信息-->进行差分使得差分后的序列无趋势无周期-->切分训练数据与测试数据 -->平稳性检验(一...
R语言用ARIMA模型,ARIMAX模型预测冰淇淋消费时间序列数据 标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测。该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去(随机)影响的值。ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立(预测)变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归...
ARIMAX模型是指带回归项的ARIMA模型,又称扩展的ARIMA模型。回归项的引入有利于提高模型的预测效果。引入的回归项一般是与预测对象(即被解释变量)相关程度较高的变量。比如分析居民的消费支出序列时,消费会受到收入的影响,如果将收入也纳入到研究范围,就能够得到更精确的消费预测。 1 ARIMAX数据准备 下面会对燃气炉数据...
ARIMAX模型是ARIMA模型的一个扩展版本。它还包括其他独立(预测)变量。该模型也被称为向量ARIMA或动态回归模型。 ARIMAX模型类似于多变量回归模型,但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。 本文提供了一个进行ARIMAX模型预测的练习。还检查了回归系数的统计学意义。 这些练习使用了冰淇淋消费数据。该数据...
让我们来了解一下ARIMAX模型中的几个基本概念。在时间序列分析中,自回归(AR)是指当前观测值与过去观测值之间的相关性,差分(I)是指对时间序列进行差分操作以实现序列的平稳性,移动平均(MA)是指当前观测值与随机误差之间的相关性。而外部变量(X)则是指与时间序列相关的外部因素或变量,它们可以是任何可能对时间序列...
Arimax Python 是一个轻量级且功能强大的机器学习库,适用于数据挖掘、统计分析和机器学习等领域。作为一个开源项目,Arimax Python 为用户提供了许多便捷的功能,使得机器学习任务变得更加简单和高效。 一、安装与使用 Arimax Python 的安装过程非常简单。用户只需使用 pip 工具在终端中输入以下命令即可安装: ...
数据的平稳性是使用ARIMAX模型的重要前提。若数据不平稳，可通过差分等方法使其平稳。平稳化处理能提升模型对数据规律的捕捉能力。模型构建过程中要进行严格的统计检验。常用的检验方法有C、BIC准则用于选择最优模型。C值越低，表明模型拟合效果越好且复杂度适宜。BIC在考虑拟合优度同时更注重模型简约性。ARIMAX模型可...
ARIMAX模型类似于多变量回归模型,但允许利用回归残差中可能存在的自相关来提高预测的准确性。本文提供了一个进行ARIMAX模型预测的练习。还检查了回归系数的统计学意义。 这些练习使用了冰淇淋消费数据。该数据集包含以下变量。 冰淇淋消费(人均) 每周的平均家庭收入 ...
如果您已经阅读了有关用于估计时间序列数据的模型的系列大数据分析培训课程python时间序列ARIMAX模型教程,则您已经熟悉3种主要方法- 自回归,移动平均值和积分。 所有这些模型的共同主题是什么? 他们仅依靠一个变量。 但是,模型还可以考虑的不仅仅是过去的价格或过去的残差。
ARIMAX模型是ARIMA模型的延伸,可以处理外部变量对时间序列数据的影响。ARIMAX模型的表达式如下: Yt=β0+β1Xt+ϵtYt=β0+β1Xt+ϵt 其中,YtYt为时间序列数据,XtXt为外部变量,β0β0和β1β1为回归系数,ϵtϵt为误差项。