通过statsmodels分别绘制4个时序的 ACF 和 PACF 图。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from statsmodels.graphics.tsaplotsimportplot_acf,plot_pacf fig,ax=plt.subplots(4,2,figsize=(15,12))fig.subplots_adjust(hspace=0.5)plot_acf(white_noise,lags=40,ax=ax[0][0])ax[0][0].se...
from statsmodels.tsa.statespace.varmax import VARMAXfrom random import random # 生成示例多变量数据和外生变量data = list()exog_data = list()for i in range(100):v1 = random()v2 = v1 + random()data.append([v1, v2])exog_data...
假设我们通过观察图形得出,ACF在滞后2处截断,而PACF在滞后1处截断,那么模型的阶数可以设为ARIMA(1,0,2)。 模型建立与验证 使用确定的阶数建立ARIMA模型: fromstatsmodels.tsa.arima.modelimportARIMA# 建立ARIMA模型model=ARIMA(temperature,order=(1,0,2))model_fit=model.fit()# 输出模型摘要print(model_fit.su...
fromstatsmodels.tsa.statespace.sarimaximportSARIMAXfromrandomimportrandom# 生成示例数据data=[x+random()forxinrange(1,100)]# 拟合SARIMA模型model=SARIMAX(data,order=(1,1,1),seasonal_order=(1,1,1,12))model_fit=model.fit(disp=False)# 进行预测yhat=model_fit.predict(len(data),len(d...
python statsmodels autoreg函数怎么使用 python statsmodels教程,文章目录1.import基础库2.定义数据3.时间序列的差分d4.选择合适的p,q4.1检查自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)4.2模型选择4.3检验残差序列4.4观察是否符合正态分布4.5残差序列Ljung-Box检验,也叫Q检验5.预
ACF:ACF图衡量时间序列与其滞后版本之间的相关性 PACF:PACF图衡量时间序列与其滞后版本之间的相关性,但在消除了已由中间比较解释的变异之后 对于我们的例子,这里是ACF和PACF图: from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacfplot_acf(data[...
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA import statsmodels.api as sm fromstatsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf style.use('ggplot') plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ...
在Python中实现时间序列分析模型,一个常用的库是statsmodels,它提供了多种时间序列分析和预测的方法,包括ARIMA模型、季节性分解(Seasonal Decomposition of Time Series, STL)、自回归(AR)、移动平均(MA)等。以下是一个使用statsmodels实现ARIMA模型的示例:
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacffrom statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacfdf = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv')# Calculate ACF and PACF upto 50 lags# acf_50 = acf(df.value, nlags=50)# pacf_50 = pacf(...