auto_arima函数的返回值是什么

auto_arima函数返回一个ARIMA模型对象，其中包含了最佳模型的参数、残差、拟合值和预测值等信息。该对象可以用于对新数据集进行预测、计算置信区间、残差分析以及模型比较等操作。具体来说，返回的ARIMA模型对象是一个包含以下属性和方法的类：

- order：ARIMA模型的(p,d,q)参数
- seasonal_order：季节性ARIMA模型的(P,D,Q,s)参数
- fittedvalues：模型对训练集的拟合值
- resid：模型的残差
- predict：对新数据进行预测
- forecast：对未来数据进行预测
- summary：显示模型的详细信息和统计量
- plot_diagnostics：显示模型的诊断图

通过这些属性和方法，可以对ARIMA模型进行各种操作和分析，从而得到更深入的认识和理解。

相关问题

auto_arima函数通过设置什么参数确定季节性周期

在Python的`statsmodels`库中，`auto_arima`函数可以通过设置`m`参数来指定季节性周期。该参数表示季节性周期的长度。例如，如果数据的季节性周期为12个月或4个季度，则应将`m`设置为12或4。

具体地说，当使用`auto_arima`函数时，可以通过以下方式设置`m`参数：

from statsmodels.tsa.arima_model import auto_arima

# 设置m参数为12（表示季节性周期为12个月）
model = auto_arima(data, seasonal=True, m=12)

在上述代码中，`seasonal=True`表示开启季节性模式，`m=12`表示季节性周期的长度为12个月。

除了手动设置`m`参数之外，`auto_arima`函数还可以通过尝试不同的周期长度，并计算它们的AIC和BIC值，来自动选择最优的季节性周期。如果未指定`m`参数，则`auto_arima`函数会自动尝试不同的周期长度，并选择AIC和BIC值最小的周期作为季节性周期。

auto_arima函数

auto_arima函数是一个Python库pmdarima中的函数，用于自动选择ARIMA模型的参数。它使用可用的信息准则（如AIC、BIC和HQIC）自动选择最佳的ARIMA模型。auto_arima函数可以处理多种类型的时间序列，包括非平稳的、季节性的和外生变量的时间序列。它使用逐步法（stepwise）搜索最佳模型，也可以使用网格搜索（grid search）进行参数调整。该函数的常用参数包括：数据输入、AR和MA模型的起始参数、季节周期、差分阶数、信息准则和模型选择方法等。