statsmodels.tsa.arima_model 的用法

statsmodels.tsa.arima_model 是用于建立 ARIMA 模型的 Python 库，可以用于时间序列预测和分析。

使用方法：

1. 导入库

import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

2. 准备时间序列数据

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

3. 创建 ARIMA 模型

model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))

其中，order 表示 ARIMA 模型的参数，分别为 p、d 和 q。p 表示自回归项数，d 表示差分次数，q 表示移动平均项数。

4. 拟合模型

model_fit = model.fit(disp=0)

5. 预测结果

predictions = model_fit.predict(start=len(data), end=len(data)+2)

其中，start 和 end 分别表示预测的起始和终止时间点。

参考文献：https://www.statsmodels.org/dev/examples/notebooks/generated/arima.html