ARIMA模型预测值置信区间Python代码

下面是一个简单的示例代码，可以使用ARIMA模型预测值的置信区间：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf

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

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

# 预测未来10期数据
forecast, stderr, conf = model_fit.forecast(steps=10, alpha=0.05)

# 绘制置信区间
plt.plot(data)
plt.plot(np.arange(len(data), len(data) + len(forecast)), forecast, color='red')
plt.fill_between(np.arange(len(data), len(data) + len(forecast)), conf[:, 0], conf[:, 1], color='gray')
plt.show()

在这个示例中，我们首先读取了一个数据文件，然后使用ARIMA模型拟合数据。然后，我们使用`forecast()`函数来预测未来10期数据，并计算出每个预测值的置信区间。最后，我们使用Matplotlib绘制了原始数据、预测值和置信区间。