1、statsmodels模块的内置函数 Python的statsmodels模块,内置了x13_arima_analysis,可以直接进行季节性调整。我们先来看看函数的参数设定: def x13_arima_analysis(endog, maxorder=(2, 1), maxdiff=(2, 1), diff=None, exog=None, log=None, outlier=
def x13_arima_analysis(endog, maxorder=(2, 1), maxdiff=(2, 1), diff=None, exog=None, log=None, outlier=True, trading=False, forecast_periods=None, retspec=False, speconly=False, start=None, freq=None, print_stdout=False, x12path=None, prefer_x13=True): """ Perform x13-arima ...
def x13_arima_analysis(endog, maxorder=(2, 1), maxdiff=(2, 1), diff=None, exog=None, log=None, outlier=True, trading=False, forecast_periods=None, retspec=False, speconly=False, start=None, freq=None, print_stdout=False, x12path=None, prefer_x13=True): """ Perform x13-arima ...
自回归移动平均模型(ARIMA)是一种常用于时间序列分析和预测的线性模型。 statsmodels库提供了Python中使用A...
1、X-12-ARIMA季节性调整原理 2、X-12-ARIMA加入春节因素后,如何进行季节性调整,并提供了春节因素后的季节性调整程序。 3、对流量数据和存量数据进行实证检验分析。通过实证分析可以看出,春节效应调整并不容易,简单的使用现有的软件或者模块,比如x13_arima_analysis,可能并不一定能取得良好的效果。
特别是statsmodels.tsa.x13模块中的x13_arima_analysis函数,可以直接用于执行X12季节调整。 3. 安装并导入相应的Python库或工具 首先,确保安装了statsmodels库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: bash pip install statsmodels 然后,在Python脚本中导入所需的模块: python from statsmodels.tsa.x13 import x13...
bunch = sm.tsa.x13_arima_analysis(M2NS,x12path = X13PATH) bunch.seasadj 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 为了使用程序,需先在美国统计局网站上下载二进制程序到电脑,通过指定程序路径的方法在python中调用。在R语言中也要这样麻烦。
13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. ### 3.4 X12 季节调整 现在,我们可以开始进行 X12 季节调整。使用以下代码实现: ```markdown ```python from statsmodels.tsa.x13 import x13_arima_analysis # 运行 X12 季节调整 result = x13_arima_analysis(data['Value']) ...
1importpandas as pd2#参数初始化3importstatsmodels.tsa.arima_model45discfile = r'D://CourseAssignment//AI//DataPredict//data.csv'6forecastnum = 378#读取数据,指定日期列为指标,pandas自动将“日期”列识别为Datetime格式9data =pd.read_csv(discfile)10x ='y'11data =data[[x]]1213"""14# 时序...
序列的分解理论,是构造ARIMA模型的理论基础。 x,=V,+ξ,其中: 时域分析方法的核心 ·G.E.P.Box和G.M.Jenkins ·1970年,他们出版了《TimeSeriesAnalysisForecasting andControl》一书。在这本书中,他们将前人的知识进行了系 统的梳理和分析,构造了ARIMA模型,并系统地阐述了ARIMA模型 的识别、估计、检验及预测...