7. Stata：Stata是一款用于统计分析的软件，提供了时间序列分析命令，包括对ARMA模型的支持。8. Excel：Excel电子表格软件也提供了一些基本的时间序列分析工具，尽管功能不如专业统计软件全面，但对于一些简单的ARMA模型分析和预测仍然可用。9. Timer：是一个提供全方面时序分析能力的模型，它在大量数据集上进行了预训练...
If you have unequal time steps then an AR or ARMA process would not be the correct model, (this assumes equal spacing). You could always interpolate your data prior to fitting the model, but this could be done in any number of ways. This might be better modeled using ...
Arma模型步骤及案例分析 Arma模型步骤及案例分析 ar:自回归auto-regression Arma model ma:移动平均moving average （Ɛ随机干扰random disturbing）步骤一．平稳性检验（单位根检验unit root test）原理：y=ay+Ɛ当回归系数a等于1时，y为单位根过程即y=-y+Ɛ单位根过程=不平稳过程（non-station）=随机漫步（...
model2 = ARMA(data_diff, order=(2,11)).fit(disp=-1) fig, axs = plt.subplots(2,2) fig.subplots_adjust(hspace=0.3) model.resid.plot(ax=axs[0][0]) axs[0][0].set_title('residual') model.resid.plot(kind='hist', ax=axs[0][1]) axs[0][1...
from statsmodels.tsa.arima_modelimportARMAfrom datetimeimportdatetime from itertoolsimportproduct # 设置p阶,q阶范围 # product p,q的所有组合 # 设置最好的aic为无穷大 # 对范围内的p,q阶进行模型训练,得到最优模型 ps=range(0,6)qs=range(0,6)parameters=product(ps,qs)parameters_list=list(parameters...
dataset = pd.read_excel(pathName) #to datetime dataset['开始时间'] = pd.to_datetime(dataset['开始时间']) dataset['开始时间'] = dataset['开始时间'].apply(lambda x: str(x)[:10]) dataset['rentNumber'] = 1 df = dataset.groupby('开始时间').aggregate('sum').reset_index()[['开始时...
model = ARIMA(data, (p,1,q)).fit() # 建立ARIMA(0, 1, 1)模型 print('模型报告为:\n', model.summary2()) print('预测未来5天,其预测结果、标准误差、置信区间如下:\n', model.forecast(5)) 1. 2. 3. 粉红框框的是参数检验的值,然后利用模型对2015年1月1日到2015年2月6日的销售数据进行...
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_predict 3 导入数据 data = pd.read_excel('D:\\Desktop\\Shibor.xlsx', sheet_name='Sheet1', na_valu...
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA #定阶 pmax = int(len(xdata)/10) #一般阶数不超过length/10 qmax = int(len(xdata)/10) #一般阶数不超过length/10 bic_matrix = [] #bic矩阵 for p in range(pmax+1): tmp = [] for q in range(qmax+1): ...
read_excel('economicdata.xls') y = df['indprod'].values T = len(y) plot_y_acf_pacf(y, k=20) yを加工せずにARMAモデルを作成し、残差の自己相関係数を確認する。 次数は前の演習に基づいて決めた。arima_model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y, order=(1,0,2), enforce_stationarity = ...