Python arima函数参数

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：

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。