p,se,ci = arma_model.forecast(steps = 3,alpha = 0.05)df_forecast = pd.DataFrame({'time':range(1991,1993)}) df_forecast['predict'] = 12000 + np.cumsum(ci) df_forecast报错 Length of values (1) does not match length of index (2)

这个错误的原因是你在创建 `df_forecast` DataFrame 时，指定了 `range(1991,1993)` 作为时间索引，但是在给 `predict` 列赋值时，只提供了一个长度为1的值。因此，长度不匹配导致了该错误。

你可以通过在 `predict` 列中提供一个长度为2的值列表来解决这个问题，如下所示：

p,se,ci = arma_model.forecast(steps=3, alpha=0.05)
df_forecast = pd.DataFrame({'time': range(1991, 1994)})
df_forecast['predict'] = [12000 + ci[0], 12000 + np.cumsum(ci)[1], 12000 + np.cumsum(ci)[2]]

这将使用 `ci` 中的前两个值来填充 `predict` 列，以匹配索引长度为2的 `df_forecast` DataFrame。

相关问题

p,se,ci = arma_model.forecast(steps = 3,alpha = 0.05) df_forecast = pd.DataFrame({'time':range(1991,2001)}) df_forecast['predict'] = 12000 + ci.cumsum() df_forecast

在这段代码中，`arma_model.forecast(steps = 3, alpha = 0.05)`方法返回了3个值，分别是预测值`p`、标准误差`se`和置信区间`ci`。然后，这些值被用来创建一个新的数据框`df_forecast`，其中`'time'`列包含从1991到2000的年份，`'predict'`列包含12000加上`ci`数组的累积和。这样可以得到一个预测值序列和对应的置信区间，并将它们保存到数据框中以便进一步分析。

需要注意的是，`ci`是一个数组，而不是单个值，因此不能直接调用`ci.cumsum()`方法。如果你想要计算`ci`数组的累积和，可以使用NumPy的`cumsum()`方法，例如：

import numpy as np
import pandas as pd

p, se, ci = arma_model.forecast(steps=3, alpha=0.05)
df_forecast = pd.DataFrame({'time': range(1991, 2001)})
df_forecast['predict'] = 12000 + np.cumsum(ci)

print(df_forecast)

在上面的示例中，我们使用了NumPy的`cumsum()`方法来计算`ci`数组的累积和，并将结果添加到`'predict'`列中。这样就能正确地运行代码并得到预期的结果。

p,se,ci = arma_model.forecast(steps = 3,alpha = 0.05)p,se,ci = arma_model.forecast(steps = 3,alpha = 0.05)报错'float' object is not subscriptable

这个错误可能是由于在运行这行代码之前，你已经定义了一个名为 `p`、`se` 或 `ci` 的变量，并将其赋值为一个 float 类型的值。因此，在运行 `arma_model.forecast()` 函数后，它返回的结果被赋值给了这些变量，但这些变量实际上已经不再是之前预期的类型。

你可以尝试在运行这行代码之前，检查一下是否已经定义了这些变量，并将它们重新命名或删除，以避免与 `arma_model.forecast()` 函数返回值的命名冲突。例如，你可以将这行代码改为：

forecast_p, forecast_se, forecast_ci = arma_model.forecast(steps=3, alpha=0.05)

这样，即使之前已经定义了 `p`、`se` 或 `ci` 变量，这些变量也不会被覆盖，从而避免了出现这个错误。