ARIMA模型参数估计检验,arma_order_select_ic(A, max_ar=5, max_ma=5, ic=['aic', 'bic'], trend='c')中,参数A应该放原始数据序列还是经过差分后的平稳序列?
时间: 2024-02-05 11:03:11 浏览: 23
在ARIMA模型参数估计检验中,arma_order_select_ic函数的参数A应该放经过差分后的平稳序列,而不是原始数据序列。因为ARIMA模型中的I(差分)项是为了使原始数据序列变成平稳序列,平稳序列才能够应用ARMA模型进行建模和预测。因此,在ARIMA模型中,我们需要使用经过差分后的平稳序列来进行参数估计和模型检验。
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arma_order_select_ic(A, max_ar=5, max_ma=5, ic=['aic', 'bic'], trend='c')中,参数A应该放原始数据序列还是经过差分后的平稳序列?
在arma_order_select_ic函数中,参数A应该放原始数据序列,而不是经过差分后的平稳序列。arma_order_select_ic函数的作用是通过逐步增加AR和MA的阶数,自动选择最优的ARIMA模型。因此,我们需要将原始数据序列传入函数中,而不是平稳序列,因为函数会尝试不同的ARIMA模型并计算它们的信息准则(如AIC、BIC等),然后选择最小的信息准则值对应的模型作为最优模型。因此,我们需要使用原始数据序列来进行ARIMA模型选择。
arma_mod20 = ARIMA(data, order=(2, 1,1)).fit()
这是一个使用ARIMA模型对时间序列数据进行建模的代码。ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析的统计模型,可以用来预测未来的趋势和变化。在这个代码中,使用了ARIMA(2,1,1)的模型,其中2表示AR模型中使用的滞后项的数量,1表示差分的阶数,1表示MA模型中使用的滞后项的数量。fit()函数用于拟合模型。