statsmodels的STL方法
时间: 2024-04-26 09:26:42 浏览: 26
STL方法是statsmodels库中的一种时间序列分解方法,用于将时间序列数据分解为趋势、季节和残差三个部分。引用中的代码展示了如何使用STL方法进行预测和绘制预测结果的步骤。首先,需要导入相应的模型和工具包。然后,创建一个STLForecast对象并指定模型类型和参数。接下来,使用fit()方法对数据进行拟合,并使用forecast()方法进行未来值的预测。最后,使用matplotlib库中的plot()方法将原始数据和预测结果绘制出来。
引用提供了STL方法的参数说明,其中包括要分解的数据(endog)、周期(period)等参数。
引用展示了如何将数据转化为月度数据,并使用STL方法进行拟合和绘制。
请注意,以上代码只是展示了STL方法的基本用法和示例,具体的使用方法还需要根据实际需求进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [时间序列预测](https://blog.csdn.net/ashtyukjhf/article/details/118872874)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [statsmodels 笔记 STL](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/122955040)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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