一阶差分为num["diff_1"]，如何用代码实现bic/aic指标定p、q

要计算BIC和AIC指标，需要首先确定ARIMA模型的p、d和q值。其中，p表示AR模型阶数，q表示MA模型阶数，d表示差分次数。下面是一些基本的步骤：

1. 确定差分次数d。可以使用Augmented Dickey-Fuller(ADF)检验或KPSS检验来确定数据是否需要进行差分，以及差分的次数。

2. 选择合适的p和q值。可以使用自相关函数ACF和偏自相关函数PACF来确定p和q的值。一般来说，可以绘制ACF和PACF图形，找到第一个截尾的值，并使用这些值作为p和q的值。

3. 计算BIC和AIC指标。BIC和AIC可以用来比较不同的ARIMA模型。在计算BIC和AIC指标时，需要使用最小二乘法来估计模型参数，并使用残差平方和来计算模型的对数似然函数值。

下面是一些Python代码，用于计算BIC和AIC指标：

import statsmodels.api as sm

# 定义ARIMA模型
arima_model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(p, d, q))

# 估计模型参数
arima_result = arima_model.fit()

# 计算BIC和AIC指标
bic = arima_result.bic
aic = arima_result.aic

其中，`data`是时间序列数据，`p`、`d`和`q`是ARIMA模型的参数。`arima_result.bic`和`arima_result.aic`分别是BIC和AIC指标的值。

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一阶差分为num["confirmNum"]，如何用代码实现bic/aic指标定p、q

BIC（Bayesian Information Criterion）和AIC（Akaike Information Criterion）是模型选择的常用指标，可以用于确定ARIMA模型的p和q参数。

首先，我们需要确定ARIMA模型的阶数，即p和q。可以使用ACF和PACF图来选择合适的p和q。

接下来，我们可以使用ARIMA模型来计算BIC和AIC指标。以下是一个示例代码：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 假设数据为差分后的时间序列 num["confirmNum"]
# 定义ARIMA模型的p和q参数
p = 2
q = 2

# 训练ARIMA模型
model = ARIMA(num["confirmNum"], order=(p, 1, q))
model_fit = model.fit()

# 计算BIC和AIC指标
n = len(num["confirmNum"])
k = p + q
bic = n * np.log(model_fit.sse/n) + k * np.log(n)
aic = n * np.log(model_fit.sse/n) + 2 * k

print("BIC: ", bic)
print("AIC: ", aic)

上述代码中，我们使用`statsmodels`库中的ARIMA模型来拟合差分后的时间序列数据。然后，我们计算BIC和AIC指标。其中，`n`表示数据点的数量，`k`表示模型参数的数量，`model_fit.sse`表示模型残差的平方和。最后，我们输出BIC和AIC指标的值。

根据bic/aic指标定p、q

BIC（Bayesian Information Criterion）和AIC（Akaike Information Criterion）是模型选择的常用指标。它们可以用于确定ARIMA模型的p和q值。

在ARIMA模型中，p表示自回归项数，q表示移动平均项数。BIC和AIC越小，模型就越好。

下面是根据BIC和AIC指标确定p和q的步骤：

1. 首先，确定ARIMA模型的d（差分次数）值，使得时间序列变得平稳。

2. 然后，为p和q设置一个范围。一般来说，p和q的值可以在0到3之间进行试验。

3. 对于每个p和q的组合，拟合ARIMA模型，并计算BIC和AIC值。

4. 选择BIC和AIC值最小的p和q组合作为最终的ARIMA模型。

需要注意的是，BIC和AIC都是基于数据拟合的模型评价指标，它们不能保证选出的模型一定是最优的，只是在一定程度上指导模型选择。