上个问题的代码是：# 定阶 data[u'销量'] = data[u'销量'].astype(float) pmax = int(len(D_data)/10) # 一般阶数不超过length/10 qmax = int(len(D_data)/10) # 一般阶数不超过length/10 bic_matrix = [] # BIC矩阵 for p in range(pmax+1): tmp = [] for q in range(qmax+1): try: # 存在部分报错，所以用try来跳过报错。 tmp.append(ARIMA(data, (p,1,q)).fit().bic) except: tmp.append(None) bic_matrix.append(tmp) bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) # 从中可以找出最小值 #到这里就做不下去了 p,q =bic_matrix.stack().idxmin()# 先用stack展平，然后用idxmin找出最小值位置。 print(u'BIC最小的p值和q值为：%s、%s' %(p,q))

这段代码是利用 ARIMA 模型来确定时间序列的阶数，以便进行预测和建模。其中，pmax 和 qmax 分别是 ARIMA 模型中的自回归项和移动平均项的最大取值，一般不超过时间序列长度的 1/10。bic_matrix 是一个 BIC 矩阵，用于存储不同阶数模型的 BIC 值。通过循环计算不同阶数模型的 BIC 值，找到 BIC 最小的阶数 p 和 q，最终输出结果。

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float t0 = (pMin.x - ray.origin.x) * invDir.x; // 计算沿x轴方向上起点到原点的距离 float t1 = (pMax.x - ray.origin.x) * invDir.x; // 计算沿x轴方向上终点到原点的距离

这段代码是用于计算光线与一个轴向平行的盒子（bounding box）在x轴方向上的交点。

其中，pMin和pMax表示盒子的最小和最大顶点，ray.origin表示光线的起点，invDir表示光线的反向方向。

对于一个与x轴平行的盒子，我们只需要考虑光线在x轴方向上的投影，因此可以将盒子表示为[pMin.x, pMax.x]，并且只需要计算光线与x轴上的两个面的交点。

t0表示光线从起点到盒子最小顶点的距离，t1表示光线从起点到盒子最大顶点的距离。由于我们只需要考虑光线的反向方向，因此需要计算invDir.x，即对x轴方向上的光线做一个取反的操作。

如果t0和t1的值都小于0，则表示光线与盒子没有交点；如果t0和t1的值都大于1，则表示光线与盒子的交点在盒子后面；否则，光线与盒子有交点，交点的范围是[t0, t1]，可以用这个范围来计算交点的位置。

sales = list(np.diff(data["#Passengers"])) data2 = { "Month":data1.index[1:], #1月1日是空值，从1月2号开始取 "#Passengers":sales } df = pd.DataFrame(data2) df['Month'] = pd.to_datetime(df['Month']) #df[''date]数据类型为“object”，通过pd.to_datetime将该列数据转换为时间类型，即datetime。 data_diff = df.set_index(['Month'], drop=True) #将日期设置为索引 data_diff.head() print(data_diff) fig = plt.figure(figsize=(12,8)) ax1=fig.add_subplot(211) fig = sm.graphics.tsa.plot_acf(data_diff,lags=20,ax=ax1) ax2 = fig.add_subplot(212) fig = sm.graphics.tsa.plot_pacf(data_diff,lags=20,ax=ax2) plt.show() # 为了控制计算量，我们限制AR最大阶不超过6，MA最大阶不超过4。 sm.tsa.arma_order_select_ic(data_diff,max_ar=100,max_ma=4,ic='aic')['aic_min_order'] # AIC ''' #对模型进行定阶 pmax = int(len(df) / 10) #一般阶数不超过 length /10 qmax = int(len(df) / 10) bic_matrix = [] for p in range(pmax +1): temp= [] for q in range(qmax+1): try: temp.append(ARIMA(data, (p, 1, q)).fit().bic) except: temp.append(None) bic_matrix.append(temp) bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) #将其转换成Dataframe 数据结构 p,q = bic_matrix.stack().idxmin() #先使用stack 展平， 然后使用 idxmin 找出最小值的位置 print(u'BIC 最小的p值 和 q 值：%s,%s' %(p,q)) # BIC 最小的p值 和 q 值：0,1 #所以可以建立ARIMA 模型，ARIMA(0,1,1) ''' model = ARIMA(data, (0,1,1)).fit() #model.summary2() predictions_ARIMA_diff = pd.Series(model.fittedvalues, copy=True) print("========") print(predictions_ARIMA_diff.head()) exit() plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(predictions_ARIMA_diff,label="forecast_diff") plt.plot(data_diff,label="diff") plt.xlabel('日期',fontsize=12,verticalalignment='top') plt.ylabel('销量差分',fontsize=14,horizontalalignment='center') plt.legend() plt.show()

这段代码首先计算了原始数据的一阶差分，并将差分后的销量数据存储在一个名为"sales"的列表中。然后，根据差分后的销量数据创建了一个新的DataFrame，并将日期列转换为Datetime格式。接下来，将日期列设置为索引，并打印出数据的前几行。

然后，代码绘制了差分后销量数据的自相关性（ACF）和偏自相关性（PACF）图。图形显示了滞后项与自相关系数/偏自相关系数之间的关系。

接下来，代码使用ARMA模型的AIC准则进行了模型定阶。限制了AR最大阶不超过6，MA最大阶不超过4。

然后，代码建立了ARIMA(0,1,1)模型，并使用该模型对差分后的数据进行了拟合。拟合后得到的值存储在predictions_ARIMA_diff中，并打印出前几行。

最后，代码绘制了拟合值和差分后数据的图形，并使用exit()函数退出程序。