arima(rt,order=c(2,0,3))
时间: 2023-10-25 08:08:21 浏览: 28
这是一个使用ARIMA模型对时间序列数据进行建模的示例。ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列预测和分析中的统计模型,它包括三个参数:p,d,q。其中,p表示AR模型的阶数,d表示差分的次数,q表示MA模型的阶数。在这个示例中,rt是需要建模的时间序列数据,order=c(2,0,3)表示该ARIMA模型的参数为AR阶数为2,差分次数为0,MA阶数为3。此外,还需要进行模型的拟合和诊断,以确定模型是否适合数据并进行预测分析。
相关问题
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit() arima_result = arima_model.fit(disp=False) print(arima_result.summary())检查并修改
这段代码有点问题,因为你用 `arima_model.fit()` 已经进行了拟合,所以不需要再用 `arima_result = arima_model.fit()` 进行一次拟合。可以直接使用 `arima_model.summary()` 来查看 ARIMA 模型的拟合结果。
修改后的代码如下:
```
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit(disp=False)
print(arima_model.summary())
```
这样就可以查看 ARIMA 模型的拟合结果了。
x.fit3=Arima(ts,order=c(3,1,2),seasonal=list(order=c(0,1,1),period=12))这里面order是什么
在ARIMA模型中,order参数指定了非季节性部分的AR、差分和MA的阶数,其格式为order=(p, d, q),其中:
- p表示非季节性部分的自回归阶数(AR order)
- d表示非季节性部分的差分阶数(differencing order)
- q表示非季节性部分的移动平均阶数(MA order)
在你提到的代码中,order=c(3,1,2)指定了ARIMA模型的非季节性部分为AR阶数为3,差分阶数为1,移动平均阶数为2。而seasonal参数指定了季节性部分的阶数和周期。