在sas中进行arma模型定阶，定阶之后参数估计中ar（1，1）模型的p值大于0.05，写一段代码删除

在SAS中，可以使用PROC ARIMA来进行ARMA模型的定阶和参数估计。如果你已经进行了ARMA模型的定阶并发现了一个不显著的ARMA模型参数，比如说ARMA(1,1)的p值大于0.05，可以使用以下代码来删除ARMA模型中的不显著参数：

proc arima data=mydata;
  identify var=myvar(1) nlag=10;
  estimate p=1 q=1;
  if _AR1_ > 0.05 then _AR1_ = .;
  if _MA1_ > 0.05 then _MA1_ = .;
run;

在上面的代码中，我们使用了PROC ARIMA进行ARMA模型的定阶和参数估计。首先，我们使用IDENTIFY语句来确定ARMA模型的阶数，然后使用ESTIMATE语句对ARMA模型的参数进行估计。最后，使用IF语句将不显著的ARMA模型参数赋值为缺失值。在这个例子中，我们将AR1和MA1的p值大于0.05的参数赋值为缺失值（.）。这样，在下一次参数估计时，SAS就会忽略这些不显著的参数。

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基于arma模型定阶python

基于ARMA模型定阶的方法可以使用Python的statsmodels包中的arma_order_select_ic函数来完成。该函数可以帮助我们选择ARMA模型的合适阶数。首先，我们需要安装statsmodels包，可以使用以下命令在Python环境中安装statsmodels包：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple statsmodels。

一旦安装完成，我们可以使用arma_order_select_ic函数来定阶。该函数的参数y是时间序列的数据，max_ar和max_ma分别是AR和MA的最大阶数，ic是用于选择模型的信息准则，trend是趋势项的设置，model_kw和fit_kw是模型拟合的其他参数。我们可以根据具体的情况来设置这些参数。

通过调用arma_order_select_ic函数，我们可以获取最优的AR和MA阶数。这个函数会返回一个包含不同阶数下的信息准则值的DataFrame，我们可以根据这些值来选择合适的阶数。一般来说，我们可以选择BIC或AIC最小的阶数作为模型的阶数。

综上所述，基于ARMA模型定阶的方法可以通过安装statsmodels包并使用arma_order_select_ic函数来实现。

arma模型定阶python代码

下面是使用AIC和BIC准则进行ARMA模型定阶的Python代码示例：

import statsmodels.api as sm
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 使用AIC准则进行ARMA模型定阶
model_aic = sm.tsa.arma_order_select_ic(data, ic='aic', trend='nc')
print('AIC: ', model_aic)

# 使用BIC准则进行ARMA模型定阶
model_bic = sm.tsa.arma_order_select_ic(data, ic='bic', trend='nc')
print('BIC: ', model_bic)

其中，`data.csv`是数据文件名，可以根据实际情况进行修改。`arma_order_select_ic`函数会自动尝试多个不同的ARMA模型，并使用AIC和BIC准则进行评估和比较，最终输出最优的ARMA模型阶数。`trend`参数设置为`nc`表示不使用常数项。