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。

相关问题

arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit() arima_result = arima_model.fit(disp=False) print(arima_result.summary())检查并修改

这段代码有点问题，因为你用 `arima_model.fit()` 已经进行了拟合，所以不需要再用 `arima_result = arima_model.fit()` 进行一次拟合。可以直接使用 `arima_model.summary()` 来查看 ARIMA 模型的拟合结果。

修改后的代码如下：

arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit(disp=False)
print(arima_model.summary())

这样就可以查看 ARIMA 模型的拟合结果了。

model = sm.tsa.ARIMA(train, order=(p,d,q)) results = model.fit() predict_sunspots = results.predict(dynamic=False) print(predict_sunspots)中predict函数怎么用呢

predict函数用于根据训练好的ARIMA模型预测未来的值。在给定模型和数据后，可以使用以下代码来使用predict函数：

predict_sunspots = results.predict(start, end, dynamic=False)

这里的`start`和`end`是你想要预测的时间范围。你可以根据需要自定义这些值。设置`dynamic=False`表示预测时不使用动态模式。

例如，如果你想要预测未来10个时间步的值，可以使用以下代码：

predict_sunspots = results.predict(start=len(train), end=len(train)+9, dynamic=False)

这将从训练数据的最后一个观测值开始，预测未来10个时间步的值，并将结果存储在`predict_sunspots`变量中。你可以根据需要修改预测的时间范围和其他参数。请确保你已经正确地定义了ARIMA模型并拟合了训练数据。