Python怎么获得ARIMA模型的残差序列

要获得ARIMA模型的残差序列，首先需要使用Python中的ARIMA模块来拟合ARIMA模型。拟合好模型后，可以使用`resid()`方法来获得残差序列。

以下是一个简单的示例代码，展示如何使用Python的ARIMA模块获得ARIMA模型的残差序列：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import pandas as pd

# 假设有一个时间序列数据
data = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1,1,1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 获得残差序列
residuals = pd.DataFrame(model_fit.resid)

在上面的代码中，首先定义了一个时间序列数据`data`，然后使用ARIMA模块中的`ARIMA()`函数拟合了一个ARIMA(1,1,1)模型。然后，使用`resid()`方法获得了残差序列，并将其存储在一个Pandas DataFrame对象中。

相关问题

arima模型残差检验python代码

ARIMA模型的残差检验通常包括以下几个步骤：

1. 绘制残差图：如果残差是随机分布的，那么残差图应该是一个均匀的随机分布；否则，就需要进一步检查。

2. 残差的自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）：如果残差的ACF和PACF都不显著，那么我们可以认为残差是随机的。

3. Ljung-Box检验：如果Ljung-Box检验的p值接近1，那么我们可以认为残差是随机的。

下面是ARIMA模型残差检验的Python代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None, names=['value'])

# 拟合ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(data, order=(1, 1, 1)).fit()

# 残差分析
resid = model.resid
fig, ax = plt.subplots(2, 2)
ax[0, 0].plot(resid)
ax[0, 0].set_title('Residual Plot')
sm.graphics.tsa.plot_acf(resid, ax=ax[0, 1])
sm.graphics.tsa.plot_pacf(resid, ax=ax[1, 0])
sm.stats.diagnostic.acorr_ljungbox(resid, lags=[10], boxpierce=False)
plt.show()

其中，`data.csv`是一个包含时间序列数据的CSV文件。在代码中，我们首先拟合了一个ARIMA模型，然后绘制了残差图、残差的ACF和PACF图以及进行了Ljung-Box检验。如果残差是随机分布的，那么我们可以认为ARIMA模型的拟合效果很好。

arima模型残差检验正态分布图python代码

以下是ARIMA模型残差检验正态分布图的Python代码示例：

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
data = data.asfreq('D')

# 拟合ARIMA模型
model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)

# 计算残差
residuals = pd.DataFrame(model_fit.resid)
residuals.columns = ['residual']

# 绘制残差的直方图和QQ图
fig, ax = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
residuals.plot.hist(ax=ax[0], bins=20)
stats.probplot(residuals['residual'], plot=ax[1])
plt.show()

在上面的示例中，我们首先读取时间序列数据，然后拟合ARIMA模型并计算残差。接着，我们使用`matplotlib`库绘制残差的直方图和QQ图，以检查残差是否符合正态分布。如果残差符合正态分布，我们可以得出结论，ARIMA模型对数据的拟合是可靠的。