3.2 ARIMA模型滞后阶数的确定 temp=np.array(data2Diff)[1:]# 差分后第一个值为NaN,舍去fig=plt.figure(figsize=(20,10))ax1=fig.add_subplot(211)fig=sm.graphics.tsa.plot_acf(temp,lags=30,ax=ax1)ax2=fig.add_subplot(212)fig=sm.graphics.tsa.plot_pacf(temp,lags=30,ax=ax2) # 使用信息准则...
ARIMA模型是自回归积分滑动平均模型的简称,它通过在ARMA模型的基础上增加差分步骤,使得模型可以处理非平稳时间序列数据。ARIMA模型的参数包括自回归项、差分阶数和移动平均项,通过选择合适的参数,我们可以对时间序列数据进行有效的建模和预测。 最后,我们来看看SARIMA模型。SARIMA模型是季节性自回归积分滑动平均模型的简称,它...
ARIMA模型是在ARMA模型的基础上加入差分操作,以处理非平稳时间序列。ARIMA模型由三部分组成:自回归部分(AR)、差分部分(I)和移动平均部分(MA)。 1.自回归部分(AR) 自回归部分与ARMA模型中的自回归部分相同,表示为AR(p)。 2.差分部分(I) 差分部分用于处理非平稳时间序列。一阶差分操作即将当前值与前一时刻的值...
ARIMA 模型只是差分时间序列上的 ARMA 模型。 ARIMA模型用符号ARIMA(p, d, q)表示。 比如说ARIMA(1,1,0) 模型,(1,1,0) 意味着有一个自回归滞后,对数据进行了一次差分,并且没有移动平均项。 p 模型的自回归部分,将过去值的影响纳入模型,也就是历史取值对未来有影响; d是模型的集成部分。 使时间序列...
ARIMA模型实现 ARIMA模型的实现相对类似,主要是需要增加对差分处理的逻辑: publicclassARIMAextendsARMA{publicdouble[]fit(double[]data,intp,intd,intq){// 差分处理double[]differencedData=difference(data,d);returnsuper.fit(differencedData,p,q);}privatedouble[]difference(double[]data,intd){double[]result...
这个模型是由自回归(AR)和移动平均(MA)两个组成部分构成的,对于非平稳的数据还需要加入差分(I)的过程,所以称为ARMAARIMA模型。 ARMA模型是根据时间序列的自相关和滑动平均性质来进行建模的。自回归是指当前数据与历史数据之间的相关关系,移动平均则关注当前数据与滞后差分误差之间的关系。ARMA模型的一般形式可以表示为...
ARMA模型：由于要求序列必须是平稳的，因此不直接处理非平稳序列。ARIMA模型：通过差分处理将非平稳序列转化为平稳序列，从而能够应用ARMA模型进行分析。具体来说，如果非平稳序列yt经过k次差分后变为平稳序列zt，且zt符合ARMA模型，则称yt遵循ARIMA模型。综上所述，ARMA和ARIMA的主要区别在于它们的运用对象、...
from statsmodels.tsa.arima_modelimportARMA#ARMA模型 from statsmodels.stats.stattoolsimportdurbin_watson #DW检验 from statsmodels.graphics.apiimportqqplot #qq图 步骤一:数据准备与数据预处理 自动生成2018年1月1日至2018年9月1日数据,数据服从标准正态分布,存入old_data.csv中。
ARIMA模型一般形式可以表示为: y_t=c+ϕ_1*y_(t-1)+ϕ_2*y_(t-2)+...+ϕ_p*y_(t-p)+ε_t+θ_1*ε_(t-1)+θ_2*ε_(t-2)+...+θ_q*ε_(t-q) 其中,y_t表示时间t的观测值,c是常数项,ϕ_1至ϕ_p是自回归系数,p是自回归阶数,ε_t是误差项,θ_1至θ_q是移动...