把model = ARIMA(data, (p, 1, q)).fit()变成sarimax的代码

要将ARIMA转换为SARIMAX，需要添加季节性差异参数，并将季节性差异设置为False。SARIMAX的代码如下所示：

from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

model = SARIMAX(data, order=(p, 1, q), seasonal_order=(P, D, Q, s), trend='c', enforce_stationarity=False, enforce_invertibility=False).fit()

其中，P、D、Q和s分别是季节性差异的自回归、差分和移动平均数，trend指定趋势项的类型，enforce_stationarity和enforce_invertibility分别指定是否强制满足平稳性和可逆性的要求。

相关问题

使用使用statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA或statsmodels.tsa.SARIMAX模型进行一个时间序列预测

以下是使用statsmodels.tsa.SARIMAX模型进行时间序列预测的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2018']
test_data = data['2019':]

# 创建SARIMAX模型
model = SARIMAX(train_data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))

# 拟合模型
model_fit = model.fit()

# 预测未来12个月的值
predictions = model_fit.forecast(12)

# 输出预测结果
print(predictions)

在上面的代码中，我们使用SARIMAX模型来预测未来12个月的数据，其中order参数表示ARIMA模型的(p,d,q)值，而seasonal_order参数表示季节性ARIMA模型的(P,D,Q,s)值。我们使用训练集数据来拟合模型，并使用forecast方法来预测未来12个月的数据。最后，我们输出预测结果。

arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit() arima_result = arima_model.fit(disp=False) print(arima_result.summary())检查并修改

这段代码有点问题，因为你用 `arima_model.fit()` 已经进行了拟合，所以不需要再用 `arima_result = arima_model.fit()` 进行一次拟合。可以直接使用 `arima_model.summary()` 来查看 ARIMA 模型的拟合结果。

修改后的代码如下：

arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit(disp=False)
print(arima_model.summary())

这样就可以查看 ARIMA 模型的拟合结果了。