auto_arima函数怎么自动确定季节性

auto_arima函数可以自动确定季节性，它会检查时间序列数据是否具有季节性，并根据数据的季节性自动选择合适的季节性ARIMA模型（SARIMA）。auto_arima函数会通过检查时间序列的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来判断是否具有季节性，并且会自动确定季节性周期。如果时间序列数据存在季节性，auto_arima函数会尝试不同的季节性ARIMA模型，并计算它们的AIC和BIC值，最后选择AIC和BIC值最小的季节性ARIMA模型作为最优模型。因此，auto_arima函数可以自动确定季节性，并选择最优的季节性ARIMA模型。

相关问题

auto_arima函数通过设置什么参数确定季节性周期

在Python的`statsmodels`库中，`auto_arima`函数可以通过设置`m`参数来指定季节性周期。该参数表示季节性周期的长度。例如，如果数据的季节性周期为12个月或4个季度，则应将`m`设置为12或4。

具体地说，当使用`auto_arima`函数时，可以通过以下方式设置`m`参数：

from statsmodels.tsa.arima_model import auto_arima

# 设置m参数为12（表示季节性周期为12个月）
model = auto_arima(data, seasonal=True, m=12)

在上述代码中，`seasonal=True`表示开启季节性模式，`m=12`表示季节性周期的长度为12个月。

除了手动设置`m`参数之外，`auto_arima`函数还可以通过尝试不同的周期长度，并计算它们的AIC和BIC值，来自动选择最优的季节性周期。如果未指定`m`参数，则`auto_arima`函数会自动尝试不同的周期长度，并选择AIC和BIC值最小的周期作为季节性周期。

auto_arima函数

auto_arima函数是一个Python库pmdarima中的函数，用于自动选择ARIMA模型的参数。它使用可用的信息准则（如AIC、BIC和HQIC）自动选择最佳的ARIMA模型。auto_arima函数可以处理多种类型的时间序列，包括非平稳的、季节性的和外生变量的时间序列。它使用逐步法（stepwise）搜索最佳模型，也可以使用网格搜索（grid search）进行参数调整。该函数的常用参数包括：数据输入、AR和MA模型的起始参数、季节周期、差分阶数、信息准则和模型选择方法等。