UserWarning: Non-stationary starting autoregressive parameters found. Using zeros as starting parameters. warn('Non-stationary starting autoregressive parameters'

这个警告是因为在ARIMA模型拟合过程中，发现自回归（AR）参数的起始值不是平稳的。为了解决这个问题，模型使用了零作为起始参数。
ARIMA模型假设时间序列是平稳的，但如果自回归参数的起始值不是平稳的，可能会导致模型拟合过程出现问题。一种常见的处理方法是对时间序列进行差分，直到获得平稳序列，然后再应用ARIMA模型。
警告提示使用零作为起始参数，这意味着模型将从一个平稳的状态开始拟合数据。然而，这并不保证模型能够正确拟合数据，因此建议对结果进行进一步评估和调整。
如果你对时间序列的平稳性有疑问，可以进一步检查时间序列的特性，并尝试应用差分或其他预处理技术来处理非平稳性。另外，你还可以尝试使用其他模型或调整ARIMA模型的参数来改进模型的性能。

相关问题

UserWarning: Non-invertible starting MA parameters found. Using zeros as starting parameters. warn('Non-invertible starting MA parameters found.'

这个警告表示在进行时间序列建模时，发现初始的MA（移动平均）模型参数无法反转，因此使用零作为初始参数。这通常是由于数据中存在高度相关性或特定情况下的异常值所引起的。建议对数据进行进一步的预处理，以尝试解决该问题，例如去除异常值、平滑数据、调整数据的时间尺度等。另外，可以尝试使用不同的初始参数值或其他时间序列模型来解决该问题。

UserWarning: Attempt to set non-positive xlim on a log-scaled axis will be ignored.

UserWarning 这个提示通常在进行数据可视化，特别是在使用 Python 的 Matplotlib 库绘制图表时出现。当你设置了对数轴（log-scale），然后尝试设置 x 轴的范围 (xlim) 为负值或者零时，Matplotlib 会发出这个警告，因为对数轴不适用于非正数值。它表示你试图限制轴的显示范围，但这在对数尺度上是没有意义的，因此将会忽略该设置，不会改变实际的轴范围。
为了修复这个问题，你需要确保提供的 x 轴范围是在对数坐标系统下有意义的。如果需要设置特定的可视范围，应该避免包含零或负值，并相应地调整你的范围。例如：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设 data 是你的数据，xlim 设置可能是这样的
data = np.logspace(-2, 2, 100)
xlim = (0, 10) # 不要在对数轴上设置为 0 或负值

plt.plot(data)
plt.xscale('log')
plt.xlim(xlim) # 如果你想强制设定范围，可能会看到警告，但可以无视它
plt.show()