Python arima函数参数
时间: 2024-08-02 19:01:33 浏览: 34
ARIMA模型(自回归整合滑动平均模型)的三个关键参数是p、d和q,它们代表:
1. **p (自回归阶数)**: 这是AR成分的数量,即模型中考虑的历史预测变量数量。如果p=1, 模型会考虑当前值和前一时期的值来预测未来。
2. **d (差分阶数)**: 用于对非平稳时间序列进行平稳化处理的次数。d=1表示一次差分(消除趋势),d=2表示二次差分(消除季节性趋势和趋势),等等。
3. **q (移动平均阶数)**: 这是MA成分的数量,即模型中考虑的随机误差项的滞后数量。q=1时,模型仅考虑当前误差的影响。
在Python中,`statsmodels.tsa.arima_model.ARMAResults`类提供了`arima()`函数,用于估计ARIMA模型。以下是使用这些参数的一个示例:
```python
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 假设我们已经有了sentiment_short数据集
model = ARIMA(sentiment_short['UMCSENT'], order=(p, d, q))
results = model.fit()
```
在这里,你需要根据你的数据特征来选择合适的p、d和q值。通常,你可以通过可视化数据的趋势和季节性,以及计算自相关和偏自相关图(ACF和PACF图)来初步判断。例如,可以通过帮助文档`help(sentiment_short['UMCSENT'].diff(1))`了解数据的差分需求,或者参考[这里](https://blog.csdn.net/qq_32618817/article/details/80653841#)和[那里](https://blog.csdn.net/You_are_my_dream/article/details/70022464)学习如何确定这些参数。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)