e=arima.sim(n=1000,list(order=c(0,0,0))) e1=lag(e,1) e2=lag(e,2)

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2023年五一赛B04快递需求问题分析-无水印word完整.docx

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These lines of code simulate a time series of 1000 observations using the ARIMA model with order (0,0,0), which is equivalent to a white noise process. The second and third lines create two new series, e1 and e2, which are the original series shifted by one and two time periods, respectively. These lagged series can be used as input variables in a regression model to capture the time dependence structure in the original series.
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e=arima.sim(n=1000,list(order=c(0,0,0))) e1=lag(e,1) e2=lag(e,2) x1=e-2*e1 x2=e-0.5*e1 x3=e-4/5*e1+16/25*e2 x4=e-5/4*e1+25/16*e2

Each of these models is an ARIMA model with a differencing order of 0 and no autoregressive or moving average terms. The lagged error terms are included as exogenous variables in the model to capture ...

arima.sim(n = 1000, list(ar = c(-0.8, 0.5), ma = -1.1)) : 模型的'ar'部分不平穩

翻译：arima.sim(n = 1000, list(ar = c(-0.8, 0.5), ma = -1.1)) ：模型的'ar'部分不平稳。 该函数尝试使用 ARIMA 模型来模拟时间序列数据，但是由于 AR 部分不平稳，因此模拟失败。这可能是由于 AR 部分包含非...

Fit the model arima200 = sm.tsa.SARIMAX(ts_train, order=(2,0,0)) model_results = arima200.fit()

这是一个使用 Python statsmodels 库中的 SARIMAX 模型来拟合时间序列数据的代码，其中 order=(2,0,0) 表示使用 ARIMA(2,0,0) 模型。fit() 方法返回一个对象以供进一步分析和预测。

arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit() arima_result = arima_model.fit(disp=False) print(arima_result.summary()) # 预测未来值 arima_pred = arima_result.predict(start='2022-06-16', end='2022-06-30', typ='levels')检查并修改

其中，ARIMA 模型的阶数为 (8, 1, 0)，表示使用 8 个自回归项、1 个差分项和 0 个移动平均项来建模。模型训练使用的数据为 train_data。 如果您要检查和修改这段代码，可以考虑以下几点： 1. 检查 train_data 的...

model = ARIMA(train, order=order) model_fit = model.fit(disp=0)

这是使用 ARIMA 模型对时间序列数据进行建模和拟合。ARIMA 模型是一种常用的时间序列预测模型，可以用来预测未来的数值。其中，train 是训练集数据，order 是模型的参数，可以通过自相关函数和偏自相关函数来确定。...

model = ARIMA(metro_in_train, order=(7,1,7)) result = model.fit()predictions = model.predict(start=1, end=532, typ='levels')

在这段代码中，首先定义了一个ARIMA模型，其中order参数指定了模型的阶数，包括p、d、q三个参数。然后调用fit()方法拟合模型，并使用predict()方法进行预测，其中start和end参数指定了预测的起始和结束时间。最终...

怎么用import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA import matplotlib.pyplot as plt # 1. 准备数据 data = pd.read_csv("processed.csv", usecols=["Date", "Number of reported results"]) data["Date"] = pd.to_datetime(data["Date"], format="%Y-%m-%d") data.set_index("Date", inplace=True) # 2. 数据探索与可视化 plt.plot(data) plt.show() # 3. 选择时间序列模型 model = ARIMA(data, order=(1,1,1)) # 4. 拟合模型 model_fit = model.fit() 来预--？

我们可以使用import语句来从statsmodels.tsa.arima.model中导入ARIMA模型，并使用import pandas as pd从Pandas中导入数据，然后使用matplotlib.pyplot来进行可视化。

#-*- 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...

import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) # 输出预测值 forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析，请尝试其他模型'),如何添加检测预测准确率的python代码

model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() # 进行预测并计算测试集的RMSE max_lag = model.k_ar model_fit = ...

arima_model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) arima_result = arima_model.fit()pred_ts = [] for i in range(len(test_ts)): # 预测ARIMA模型的下一个值 arima_pred = arima_result.forecast()[0][0] # 使用GARCH模型计算方差 var = garch_result.forecast(horizon=1).variance.iloc[-1, 0] # 计算标准差 std = np.sqrt(var) # 计算置信区间 conf_int = (arima_pred - 1.96 * std, arima_pred + 1.96 * std) # 将预测结果添加到列表中 pred_ts.append(arima_pred) # 将预测结果添加到模型中 arima_result = arima_result.append(pd.Series([test_ts[i]], index=[test_ts.index[i]])) garch_result = garch_result.append(pd.Series([arima_result.resid[-1]], index=[test_ts.index[i]]))这段代码错误在哪怎么改正

arima_model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) arima_result = arima_model.fit() pred_ts = [] for i in range(len(test_ts)): # 预测ARIMA模型的下一个值 arima_pred = arima_result.forecast()[0][0] # ...

?arima.sim

arima.sim(n, list(order = c(p, d, q), ar = numeric(), ma = numeric()), sd = 1) 其中，n表示要生成的时间序列数据的长度，order是一个长度为3的向量，包含ARIMA模型的阶数，ar和ma分别是AR和MA模型...

model = ARIMA(train_data, order=(13, 1, 9)) model_fit = model.fit(disp=0、

这是 ARIMA 模型的训练代码，其中 train_data 是训练数据，order=(13, 1, 9) 表示模型的参数，disp=0 表示不输出训练过程中的调试信息。 具体来说，ARIMA 模型是一种用于时间序列预测的模型，它基于时间序列的自...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA # 读取数据 data = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['value']) # 绘制原始数据图 plt.plot(data) plt.show() # ARIMA模型拟合 model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1)) results = model.fit(disp=-1) # 预测未来3个月的数据 forecast = results.forecast(steps=90) # 绘制预测数据图 plt.plot(forecast) plt.show()

接着，创建了一个 ARIMA 模型，其中 order=(1, 1, 1) 表示该模型的阶数，即 AR 阶数为 1，差分次数为 1，MA 阶数为 1。然后，使用 fit() 方法对模型进行拟合。 最后，使用 forecast() 方法预测未来 3 个月的数据，...

存在一个ARIMA（2,1,2）（0,0,2）[12], 有ar1 =0.8682,ar2=-0.8544,ma1=-0.7178,ma2=0.6628,sma1=-0.2211,sma2=-0.1482,写出该模型口径

y(t) = 0.8682*y(t-1) - 0.8544*y(t-2) - 0.7178*e(t-1) + 0.6628*e(t-2) - 0.2211*y(t-12) - 0.1482*y(t-24) + e(t) 其中，ARIMA(2,1,2) 表示非季节性部分的阶数为 p=2，差分阶数为 d=1，q=2，即 ARMA(2,2) 模型；...

修改以下代码，使其能正常运行： import pandas as pd from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读取数据 data1 = pd.read_csv('weather.csv') data2 = pd.read_csv('weatherw.csv') # 将数据合并 data = pd.concat([data1, data2], ignore_index=True) # 将日期转换为时间戳 data['日期'] = pd.to_datetime(data['日期']) # 将数据按日期排序 data = data.sort_values(by='日期') # 将最高气温和最低气温数据转换为列表 high = data['最高气温'].tolist() low = data['最低气温'].tolist() # 建立ARIMA模型，预测2023年每一天的最高气温和最低气温 model_high = ARIMA(high, order=(1, 1, 1)).fit() model_low = ARIMA(low, order=(1, 1, 1)).fit() predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364, typ='levels') predict_low = model_low.predict(start=len(low), end=len(low) + 364, typ='levels') # 将预测结果转换为DataFrame格式 predict = pd.DataFrame({ '日期': pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31'), '最高气温': predict_high, '最低气温': predict_low }) # 将预测结果保存到文件中 predict.to_csv('predict.csv', index=False) # 绘制折线图 line = Line() line.add_xaxis(predict['日期'].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist()) line.add_yaxis('最高气温', predict['最高气温'].tolist()) line.add_yaxis('最低气温', predict['最低气温'].tolist()) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2023年气温预测折线图')) line.render('predict.html') 报错：FutureWarning: Unknown keyword arguments: dict_keys(['typ']).Passing unknown keyword arguments will raise a TypeError beginning in version 0.15. warnings.warn(msg, FutureWarning)

将以下两行代码： predict_high = model_high.predict(start=len(high), end=len(high) + 364, typ='levels') ...即可正常运行，因为ARIMA模型的predict方法不再接受typ参数，所以需要将其删除。

model = ARIMA(train_data, order=(2,1,2)) result = model.fit(disp=-1) 这句呢

这是一个使用ARIMA模型拟合时间序列数据的代码。具体来说，ARIMA是一种时间序列预测模型，根据历史数据进行建模，然后预测未来的趋势。在这个代码中，train_data是用于训练模型的时间序列数据，(2,1,2)是ARIMA模型的...
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