Call: ## arima(x = x1, order = c(12, 1, 0), seasonal = list(order = c(0, 1, 1), period = 12)) ## ## Coefficients: ## ar1 ar2 ar3 ar4 ar5 ar6 ar7 ar8 ## -0.6621 -0.5962 -0.5525 -0.5133 -0.5323 -0.5091 -0.5258 -0.5216 ## s.e. 0.0639 0.0755 0.0833 0.0866 0.0890 0.0882 0.0917 0.0917 ## ar9 ar10 ar11 ar12 sma1 ## -0.4165 -0.3249 -0.2367 -0.1331 -0.8851 ## s.e. 0.0957 0.0898 0.0811 0.0670 0.0662 ## ## sigma^2 estimated as 6.333: log likelihood = -575.8, aic = 1179.6

根据您提供的ARIMA模型结果，可以写出ARIMA模型的方程如下：

ARIMA(12, 1, 0) × (0, 1, 1)12

<img src="https://latex.codecogs.com/svg.latex?{\Large&space;(1-(-0.6621)L-(-0.5962)L^2-(-0.5525)L^3-(-0.5133)L^4-(-0.5323)L^5-(-0.5091)L^6-(-0.5258)L^7-(-0.5216)L^8-(-0.4165)L^9-(-0.3249)L^{10}-(-0.2367)L^{11}-(-0.1331)L^{12})(1-L)^1Y_t=(1+(-0.8851)L^{12})\varepsilon_t}" title="ARIMA(12, 1, 0) × (0, 1, 1)12方程" />

其中，ARIMA(12, 1, 0)表示AR模型阶数为12，差分次数为1，MA模型阶数为0；(0, 1, 1)12表示季节性差分阶数为1，季节性MA模型阶数为1，季节周期为12；L是一个滞后算子，L(Y_t)=Y_{t-1}；Y_t表示时间序列的观测值；ε_t表示误差项，满足ε_t~N(0, σ^2)。其中，AR模型的系数为-0.6621, -0.5962, -0.5525, -0.5133, -0.5323, -0.5091, -0.5258, -0.5216, -0.4165, -0.3249, -0.2367, -0.1331，MA模型的系数为-0.8851，差分次数为1。

相关问题

> model <- arima(yield1, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(1, 0, 1), period = 12)) Error in arima(yield1, order = c(1, 0, 1), seasonal = list(order = c(1, : only implemented for univariate time series

这个错误提示表明`arima()`函数只能应用于单变量时间序列数据，而不能用于多变量数据。

在你的代码中，`yield1`可能是一个多变量时间序列，导致了这个错误。要使用`arima()`函数进行时间序列建模，你需要将数据转换为单变量时间序列。

如果`yield1`是一个多变量时间序列，你可以选择其中一个变量进行建模，或者使用适当的方法将多变量数据转换为单变量数据。例如，可以使用聚合函数（如取平均值）将多个变量合并为一个单变量，然后再进行建模。

请确保输入的时间序列数据是单变量的，并重新运行`arima()`函数。如果仍然遇到问题，请检查数据的格式和结构，确保它符合`arima()`函数的要求。

#-*- coding: utf-8 -*- #模型检验 import pandas as pd #参数初始化 discfile = 'C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\chapter11\\demo\\data\\discdata_processed.xls' lagnum = 12 #滞后阶数 data = pd.read_excel(discfile, index_col = 'COLLECTTIME') data = data.iloc[: len(data)-5] #不使用最后5个数据 xdata = data['CWXT_DB:184:D:\\'] from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA #建立ARIMA(0,1,1)模型 arima = ARIMA(xdata, order=(0, 1, 1)).fit() #建立并训练模型 xdata_pred = arima.predict(typ = 'levels') #预测 pred_error = (xdata_pred - xdata).dropna() #计算残差 print("预测值",xdata_pred) print("计算残差:",pred_error) from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox #白噪声检验 p= acorr_ljungbox(pred_error, lags = lagnum) print("p的值为：",p) m = p.iloc[:,1].sum() print("m的值为：",m) h = (m < 0.05) #p值小于0.05，认为是非白噪声。 if h > 0: print(u'模型ARIMA(0,1,1)不符合白噪声检验') else: print(u'模型ARIMA(0,1,1)符合白噪声检验')程序解读

这段程序的功能是进行ARIMA模型检验，包括建立ARIMA模型、预测、计算残差、白噪声检验，判断模型是否符合白噪声检验。

程序的具体步骤如下：

1. 导入需要的库，包括pandas、ARIMA、acorr_ljungbox等。

2. 定义数据文件路径和滞后阶数。

3. 读取数据文件，并删除最后5个数据，保留前面的数据。

4. 选取需要分析的数据列，即'CWXT_DB:184:D:\\'。

5. 建立ARIMA(0,1,1)模型，并训练模型。

6. 利用训练好的模型进行预测，并计算预测值和残差。

7. 进行白噪声检验，计算p值。

8. 对p值进行求和，得到m值。

9. 判断m值是否小于0.05，若是，则模型不符合白噪声检验，否则符合。

10. 打印输出检验结果。

需要注意的是，程序中的数据文件路径和数据列名需要根据实际情况进行修改。另外，程序中的ARIMA模型阶数和白噪声检验的滞后阶数也可以根据实际需求进行修改。