时间序列分析 python

时间序列分析是一种根据观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它常用于国民宏观经济控制、市场潜力预测、气象预测、农作物害虫灾害预报等各个方面。

在Python中，可以使用以下库来进行时间序列分析：pandas、numpy、scipy、matplotlib、statsmodels。首先，需要获取要分析的时间序列数据，可以使用pandas库来读取数据。然后，通过绘制数据的图形来观察是否为平稳时间序列。对于非平稳时间序列，需要先进行差分运算将其转化为平稳时间序列。接下来，可以通过对平稳时间序列的自相关图和偏自相关图进行分析，得到合适的阶层p和阶数q，从而得到ARIMA模型。最后，对得到的模型进行模型检验。

在实际应用中，可以将前面一部分数据作为测试数据，最后一部分数据作为预测数据，通过预测结果与实际结果的比较来评估模型的准确性。

参考文献与推荐阅读：
- statsmodels–statistics in python
- 时间序列分析—(ARIMA模型)
- Arima预测模型（R语言）介绍
- QQplotLBQ检验经管之家。