arima 模型python代码
时间: 2023-09-08 13:14:09 浏览: 191
下面是使用 `statsmodels` 库中的 `ARIMA` 类实现 ARIMA 模型的 Python 代码示例:
```python
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 假设我们有一个时间序列数据 data,需要对其进行 ARIMA 模型拟合和预测
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1)) # 阶数为 (1, 1, 1) 的 ARIMA 模型
result = model.fit()
forecast = result.forecast(steps=10) # 预测未来 10 个时期的数据
```
解释一下代码:
- 导入 `ARIMA` 类:`from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA`
- 创建 ARIMA 模型对象:`model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))`。其中 `data` 是需要拟合的时间序列数据,`order=(1, 1, 1)` 表示 ARIMA 模型的阶数,具体含义为:AR 阶数为 1,差分阶数为 1,MA 阶数为 1。
- 拟合 ARIMA 模型并得到预测结果:`result = model.fit()` 和 `forecast = result.forecast(steps=10)`。`result` 是模型拟合结果对象,包含模型参数和诊断信息等内容。`forecast` 是预测结果,包含未来 10 个时期的预测值、标准误差和置信区间等信息。
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下面是使用 `statsmodels` 库中的 `ARIMA` 类实现 ARIMA 模型的 Python 代码示例:
```python
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 假设我们有一个时间序列数据 data,需要对其进行 ARIMA 模型拟合和预测
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1)) # 阶数为 (1, 1, 1) 的 ARIMA 模型
result = model.fit()
forecast = result.forecast(steps=10) # 预测未来 10 个时期的数据
```
解释一下代码:
- 导入 `ARIMA` 类:`from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA`
- 创建 ARIMA 模型对象:`model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))`。其中 `data` 是需要拟合的时间序列数据,`order=(1, 1, 1)` 表示 ARIMA 模型的阶数,具体含义为:AR 阶数为 1,差分阶数为 1,MA 阶数为 1。
- 拟合 ARIMA 模型并得到预测结果:`result = model.fit()` 和 `forecast = result.forecast(steps=10)`。`result` 是模型拟合结果对象,包含模型参数和诊断信息等内容。`forecast` 是预测结果,包含未来 10 个时期的预测值、标准误差和置信区间等信息。
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