如何用python代码选择arima的自相关性检验的最大阶数，只输出一个数值

可以使用自相关图和偏自相关图来确定ARIMA模型的参数，其中最大阶数可以通过观察自相关图和偏自相关图的截尾点来确定。下面是一个示例代码，它可以使用自相关图和偏自相关图来选择ARIMA的最大阶数，并输出一个数值。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=True)

# 绘制自相关图和偏自相关图
fig, ax = plt.subplots(2, figsize=(8,5))
plot_acf(data, lags=50, ax=ax[0])
plot_pacf(data, lags=50, ax=ax[1])
plt.show()

# 确定ARIMA模型的最大阶数
max_p = 5
max_q = 5
aic_matrix = np.zeros((max_p, max_q))
for p in range(max_p):
    for q in range(max_q):
        try:
            model = ARIMA(data, order=(p,0,q))
            model_fit = model.fit(disp=0)
            aic_matrix[p, q] = model_fit.aic
        except:
            continue
# 输出最小AIC对应的p和q值
p, q = np.unravel_index(np.argmin(aic_matrix), aic_matrix.shape)
print("ARIMA最大阶数：p=%d, q=%d" % (p, q))

在这个示例代码中，首先使用`plot_acf`和`plot_pacf`函数绘制自相关图和偏自相关图。然后，使用一个循环来尝试不同的p和q值，构建ARIMA模型，并计算AIC值。最后，输出最小AIC对应的p和q值，即为ARIMA的最大阶数。