sarimax模型python
时间: 2023-11-09 12:06:15 浏览: 37
SARIMAX(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with eXogenous factors)是一种常用于时间序列分析和预测的模型,它可以同时考虑趋势、季节性和外部因素的影响。在Python中,可以使用statsmodels库中的SARIMAX模型实现,具体步骤如下:
1.导入模块
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
```
2.读取数据
```python
data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=True, index_col='date')
```
3.拟合模型
```python
model = SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12), exog=data['exog'])
result = model.fit()
```
其中,order参数指定ARIMA模型中的(p, d, q)值,表示自回归、差分和移动平均阶数;seasonal_order参数指定季节性ARIMA模型中的(P, D, Q, s)值,表示季节性自回归、季节性差分和季节性移动平均阶数以及季节长度;exog参数指定外部因素的影响,可以是一个DataFrame或Series对象。
4.预测
```python
forecast = result.predict(start='2021-01-01', end='2022-01-01', exog=data_new)
```
其中,start和end参数指定预测的时间范围,exog参数指定预测时使用的外部因素。
5.可视化
```python
plt.plot(data.index, data, label='observed')
plt.plot(forecast.index, forecast, label='forecast')
plt.legend()
plt.show()
```
这样就可以得到SARIMAX模型的预测结果,并可视化预测值和观测值的对比。