plot_acf(time_series) plot_pacf(time_series) 通过观察ACF和PACF图,可以确定合适的p和q值。例如,如果PACF在第p阶显著截断,而ACF在第q阶显著截断,则可以选择p和q的值。 四、拟合ARMA模型 选择好合适的p和q值后,可以使用StatsModels库中的ARMA类来拟合模型: model = tsa.ARMA(time_series, order=(p, q)...
其原型为: arima.sim(model, n, rand.gen = rnorm, innov = rand.gen(n, ...), n.start = NA, start.innov = rand.gen(n.start, ...), ...) 1. 2. 3. 其中,model 是一个列表,用于指定各模型的系数;order 是 ARIMA(p, d, q) 中 三个元素的向量, 为AR 阶数, 是MA 的阶数, 是差分...
在本例中,我们将使用Python中的Pandas库和Statsmodels库进行数据处理。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA # 读取销售数据 data = pd.read_csv("sales_data.csv", parse_dates=["date"], index_col="date") # 数据可视化 plt.plot(data) ...
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA 加载数据 data = pd.read_csv('your_time_series_data.csv', index_col=0, parse_dates=True) data.plot(figsize=(12, 6)) plt.show() 检查平稳性 def test_stationarity(timeseries): rolmean = timeseries.rolling(window=12).mean() rolstd = timeser...
Python语言 方法一:参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/77786430 import statsmodels.api as sm sm.qqplot(data, line='s', ax=qq_ax) 方法二:# 参考链接:https://www.jianshu.com/p/6250e60fa28a model = sm.tsa.statespace.SARIMAX() mini_aic_model = model.fit() mini_aic_model.plot_diagn...
七、用Python和Flux完成ARMA预测脚本 现在,我们已经理解了脚本的各个组成部分,让我们从整体上看一下脚本,并创建一个预测图。 importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrominfluxdb_clientimportInfluxDBClientfromdatetimeimportdatetimeasdtimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIM...
七、用Python和Flux完成ARMA预测脚本 现在,我们已经理解了脚本的各个组成部分,让我们从整体上看一下脚本,并创建一个预测图。 importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrominfluxdb_clientimportInfluxDBClientfromdatetimeimportdatetimeasdtimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIM...
ARMA是指自回归滑动平均模型（Autoregressive Moving Average Model）,它是一种时间序列预测模型，由自回归...
date = df[“_time”].dt.tz_localize(None).to_numpy() y = pd.Series(y, index=date) model = sm.tsa.arima.ARIMA(y, order=(1,0,2)) result = model.fit() 六、Ljung-Box检验和Durbin-Watson检验 Ljung-Box检验可用于验证用于拟合ARMA模型的p,q的值是否正确。检验检验残差的自相关性。本质上...
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。