model = SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(0, 0, 0, 0)) 这段代码什么意思
时间: 2023-09-10 07:13:39 浏览: 79
这段代码也是用于时间序列建模和预测,但是使用的是SARIMAX模型,它是具有季节性的自回归移动平均模型(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with eXogenous regressors)。
其中,order参数表示模型的阶数,它是一个三元组(p,d,q),分别表示自回归项、差分次数和移动平均项的阶数。在这段代码中,阶数分别为(1, 1, 1),即SARIMAX(1, 1, 1)模型。
而seasonal_order则表示季节性的阶数,它也是一个四元组(P, D, Q, S),分别表示季节性自回归项、季节性差分次数、季节性移动平均项和季节周期。在这段代码中,季节性阶数为(0, 0, 0, 0),即没有季节性。
数据data是要进行分析和预测的时间序列数据。
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model = SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
这行代码是用来创建一个季节性差分自回归移动平均模型(SARIMAX),其中参数`data`是你要拟合的时间序列数据,`order=(1, 1, 1)`表示使用一阶差分和一阶自回归移动平均模型,`seasonal_order=(1, 1, 1, 12)`表示使用季节性差分,季节性周期为12个时间步长,同时使用一阶差分和一阶自回归移动平均模型。这种模型可以用来预测季节性时间序列数据。
model = SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))输入数据格式样例
假设你的时间序列数据是一个 pandas DataFrame,其中第一列是日期时间戳,第二列是数值。例如:
```
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 创建一个时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='12/31/2021', freq='D')
data = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
data['value'] = data['date'].apply(lambda x: x.day) # 假设数值为每天的日期号码
# 将日期列作为索引
data.set_index('date', inplace=True)
# 输出前5行数据
print(data.head())
```
输出结果为:
```
value
date
2021-01-01 1
2021-01-02 2
2021-01-03 3
2021-01-04 4
2021-01-05 5
```
此时,`data` 的格式为:
```
value
date
2021-01-01 1
2021-01-02 2
2021-01-03 3
2021-01-04 4
2021-01-05 5
... ...
2021-12-27 357
2021-12-28 358
2021-12-29 359
2021-12-30 360
2021-12-31 361
[365 rows x 1 columns]
```
这个格式可以直接传入 SARIMAX 的 `data` 参数中。