时间序列:ARMA 关于时间序列的模型有很多,我们选择ARMA模型示例,首先导入相关包并生成数据 %matplotlib inline import numpy as np import statsmodels.api as sm import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima_process import arma_generate_sample np.random.seed(12345) arparams = np.array([.75, -.25]) ...
sma = np.r_[1, np.zeros(s-1), smaparams] # 季节性多项式系数 data = sm.tsa.arma_generate_sample(ar, ma, n, distrvs=np.random.randn, scale=0.1) seasonal_data = sm.tsa.arma_generate_sample(sar, sma, n, distrvs=np.random.randn, scale=0.1) data = data + seasonal_data print(d...
arma32 = smt.arma_generate_sample(ar=ar, ma=ma, nsample=n, burnin=burn) _ = tsplot(arma32, lags=max_lag) # pick best order by aic # smallest aic value wins best_aic = np.inf best_order = None best_mdl = None rng = range(5) ...
4. 自回归移动平均模型(ARMA) ARMA模型结合了AR和MA模型的特点,使用时间序列的过去值和误差项的过去值作为未来值的预测因子。 复制 importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt from statsmodels.tsa.arima_processimportarma_generate_sample
数n_sample=1000#AR自回归系数a=np.array([0.3,0.6])#MA自回归系数b=np.array([0.4,0.8])#转化为指定形式ar=np.concatenate(([1],-a))ma=np.concatenate(([1],b))#创建ARMAarma=smt.arma_generate_sample(ar=ar,ma=ma,nsample=n_sample)#可视化draw_ac_pac(arma)...
关于时间序列的模型有很多,我们选择ARMA模型示例,首先导入相关包并生成数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 %matplotlib inline import numpy as np import statsmodels.api as sm import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima_process import arma_generate_sample np.random.seed(12345) ar...
from statsmodels.tsa.arima_process import ArmaProcess # 生成模拟时间序列数据 np.random.seed(0) ar = np.array([1, -0.9]) ma = np.array([1]) arma_process = ArmaProcess(ar, ma) ts_data = pd.Series(arma_process.generate_sample(nsample=1000)) ...
MA2_process=ArmaProcess(ar2, ma2).generate_sample(nsample=1000) 1. 现在,让我们可视化该过程及其相关图: 复制 plt.figure(figsize=[10, 7.5]); # Set dimensions for figureplt.plot(MA2_process)plt.title('Moving Average Process of Order 2')plt.show()plot_acf(MA2_process,lags=20); ...
#这里使用arma模型进行模拟,设定ar阶数为0,即得到ma模型 alphas = np.array([0.]) betas = np.array([0.6]) ar = np.r_[1, -alphas] ma = np.r_[1, betas] #模拟MA的样本数据 ma_sample = smt.arma_generate_sample(ar=ar, ma=ma, nsample=1000) ts_plot(ma_sample, lags=30,title='MA...
arma_generate_sample(ar=ar, ma=ma, nsample=n) tsplot(ma1, lags=30) ACF函数表明滞后1是显着的,这表明MA(1)模型可能适合我们的模拟系列。但PACF在滞后2,3和4时的显着性不知道什么鬼,当ACF仅在滞后1时显示重要性。无论我们努力去拟合MA(1)模型模拟出来的数据。 # Fit the MA(1) model to our ...