rule="aic", type="residual", sls=0.05, aics=0

时间: 2023-11-05 21:04:46 浏览: 194
ZIP

aic.zip_AIC_between_delphi png

在`ols()`函数中，有一些可选参数可以用来调整模型的拟合和选择。具体来说，`rule`、`type`、`sls`和`aics`参数可以用来控制模型选择的方法和标准，以及模型的拟合程度。 1. `rule`参数：用于指定模型选择的标准。可以取值为"aic"、"aicc"和"bic"。其中，"aic"表示使用AIC（赤池信息准则）进行模型选择；"aicc"表示使用AICc（经过调整的AIC）进行模型选择；"bic"表示使用BIC（贝叶斯信息准则）进行模型选择。默认值为"aic"。 2. `type`参数：用于指定计算残差的类型。可以取值为"response"、"pearson"和"deviance"。其中，"response"表示计算响应值残差；"pearson"表示计算Pearson残差；"deviance"表示计算对数似然残差。默认值为"response"。 3. `sls`参数：用于指定单个变量的最小显著性水平。如果一个变量的P值大于该值，则该变量不会被包括在模型中。默认值为0.05。 4. `aics`参数：用于指定AICc计算中的样本大小调整系数。该系数越大，模型惩罚越严格。默认值为0，表示不进行样本大小调整。 需要注意的是，`rule`参数和`type`参数只对模型选择和拟合有影响，`sls`参数和`aics`参数只对模型选择有影响。在实际使用中，可以根据数据集的大小和复杂度，选择合适的参数值来进行模型选择和拟合。
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AIC.rar_ AIC_AIC_AIC合法吗

首先从最简单的模型（如阶数为0或1）开始，然后逐步增加阶数，每次增加后计算新的AIC值。如果新模型的AIC值显著小于前一模型，那么继续增加阶数；反之，若差异不显著，那么就认为当前阶数是合适的。 在提供的压缩包...

优化下下面一段代码：lim=round(length(residuals)/10); if lim>=10 lim=10; end train_data=iddata(residuals); save_data=[]; for p=1:lim for q=1:lim num=armax(train_data,[p,q]); AIC=aic(num); save_data=[save_data:p q AIC]; reli_ts(p,q)=AIC; end end

可以尝试进行以下优化： 1. 将 lim 的计算和判断放在 iddata() 函数中，... AIC = aic(num); save_data(i,:) = [pq(i,:), AIC]; reli_ts(pq(i,1), pq(i,2)) = AIC; end 注：优化后的代码未经测试，如有错误请谅解。

data1=readmatrix('wuliushuju.xlsx') data2=diff(data1) figure(2) autocorr(data2) %绘制自相关图 figure(3) parcorr(data2) %绘制偏相关函数 lim=4; save_data=[]; for p=1:lim for q=1:lim num=armax(data2,[p,q]); %armax对应FPE最小 AIC=aic(num); save_data=[save_data;p q AIC]; reli_juzheng(p,q)=AIC; end end figure(5) for i=1:lim y_index(1,i)={['AR' ,num2str(i)]}; x_index(1,i)={['MA' ,num2str(i)]}; end H = heatmap(x_index,y_index, reli_juzheng, 'FontSize',12, 'FontName','宋体'); H.Title = 'AIC定阶热力图'; model=armax(data2,[3,4]) L=30 predata1=[data2;zeros(L,1)]; predata2=predict(model,predata1,L); predata3=[data2;predata2(726:end)]; predata4=cumsum([data1(1);predata3]) predata5=cumsum([data1(1);predata2]) figure(6) subplot(2,1,1) plot(1:length(data1),data1) hold on plot(1:length(predata5),predata5) legend('真实值','预测值') title('ARMA预测') xlabel('time') ylabel('number') subplot(2,1,2) 分析上述代码

6. 绘制AIC定阶热力图：使用heatmap函数将AIC值绘制成热力图，显示在Figure 5中。 7. 建立ARMA模型：使用armax函数建立ARMA模型，选择AR阶数为3，MA阶数为4，并将模型存储在model中。 8. 预测过程：设定预测...

import itertools import warnings import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox from sklearn.model_selection import train_test_split data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['x'], index_col='x') train_data1, test_data = train_test_split(data1, test_size=0.3, shuffle=False) data['lag1'] = data['y'].shift(1) data['lag2'] = data['y'].shift(2) data['lag3'] = data['y'].shift(3) data['lag4'] = data['y'].shift(4) data['lag5'] = data['y'].shift(5) data['lag6'] = data['y'].shift(6) data['lag7'] = data['y'].shift(7) data.dropna(inplace=True) train_data, test_data1 = train_test_split(data, test_size=0.3, shuffle=False) g=int(input("输入P的峰值: ")) h=int(input("输入D的峰值: ")) i=int(input("输入Q的峰值: ")) p = range(0, g) d = range(0, h) q = range(0, i) pdq = list(itertools.product(p, d, q)) best_pdq = None best_aic = np.inf for param in pdq: model = sm.tsa.ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=param) results = model.fit() aic = results.aic if aic < best_aic: best_pdq = param best_aic = aic a=best_pdq[0] b=best_pdq[1] c=best_pdq[2] model = ARIMA(data['y'], exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']], order=(a,b,c)) results = model.fit() max_lag = model.k_ar model_fit = model.fit() resid = model_fit.resid lb_test = acorr_ljungbox(resid) p_value=round(lb_test['lb_pvalue'][max_lag],4) if p_value>0.05: forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) # 输出预测值 forecast.index[0].strftime('%Y-%m') print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) else: print('输入的数据不适合使用arima模型进行预测分析，请尝试其他模型'),如何添加检测预测准确率的python代码

if p_value>0.05: # 预测结果 forecast = results.forecast(steps=1, exog=data[['lag1', 'lag2', 'lag3', 'lag4', 'lag5', 'lag6', 'lag7']].iloc[-1:]) print("下个月的预测结果是",round(forecast[0])) #...

> library(vars) > datatest <- na.omit(cbind(diff_ppi, ele_ts2)) > var_aic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "AIC") Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “const”, “trend”, “both”, “none” > var_bic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "BIC") Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “const”, “trend”, “both”, “none”

第一个错误是关于AIC的，应该将type参数设为"const"、"trend"、"both"或"none"中的一个。例如，如果你想要包含截距项，则可以将type参数设为"const"，代码如下： var_aic (datatest, lag.max = 10, type = ...

Error in BiCopSelect(data.copula, criterion = "AIC", select = 4, steps = 5) : could not find function "BiCopSelect"

这个错误提示的意思是程序无法找到名为"BiCopSelect"的函数。这可能是因为该函数所在的包没有被正确加载。您需要先加载该包，然后再尝试运行该函数。您可以使用以下代码加载包： R library(Copula) ...

par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full,main="FULL") plot(roc.aic,main="AIC") plot(roc.bic,,main="BIC")如何使图片显示的y轴在-1到2之间？

plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2), main = "BIC") 这样就可以将 y 轴范围限制在 -1 到 2 之间。注意，在使用 ylim 参数时，需要保证 y 轴范围的上下限能够包含...

par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full,ylim = c(-1, 2),main="FULL") plot(roc.aic,ylim = c(-1, 2),main="AIC") plot(roc.bic,ylim = c(-1, 2),main="BIC")的图片显示出来的y轴长度没有变？

plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), yaxs = "i", main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2), yaxs = "i", main = "BIC") 这样就可以确保 y 轴的 ticks 在指定范围内均匀分布，看起来 y 轴的长度就会有所改变。

OLS Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: count R-squared: 0.101 Model: OLS Adj. R-squared: 0.101 Method: Least Squares F-statistic: 1219. Date: Sat, 03 Jun 2023 Prob (F-statistic): 2.92e-253 Time: 01:03:24 Log-Likelihood: -71468. No. Observations: 10886 AIC: 1.429e+05 Df Residuals: 10884 BIC: 1.430e+05 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ const 376.4456 5.545 67.890 0.000 365.577 387.315 humidity -2.9873 0.086 -34.915 0.000 -3.155 -2.820 ============================================================================== Omnibus: 2068.515 Durbin-Watson: 0.351 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3709.739 Skew: 1.210 Prob(JB): 0.00 Kurtosis: 4.525 Cond. No. 218. ==============================================================================表格说明了什么，模型的效果怎么样，请根据结果对模型总体进行评价。frmes=171.98726331543398,l=0.900189909771467

R-squared是模型的拟合优度，值域从0到1，值越接近1表示模型拟合效果越好，这里的R-squared是0.101，说明模型解释变量与因变量之间的关系较弱。 F-statistic是用来检验整个模型的显著性，与p值一起使用，这里的p值...

OLS Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: count R-squared: 0.027 Model: OLS Adj. R-squared: 0.027 Method: Least Squares F-statistic: 298.7 Date: Fri, 02 Jun 2023 Prob (F-statistic): 4.76e-66 Time: 20:54:17 Log-Likelihood: -71898. No. Observations: 10886 AIC: 1.438e+05 Df Residuals: 10884 BIC: 1.438e+05 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ const 151.6118 2.878 52.688 0.000 145.971 157.252 0 26.5246 1.535 17.283 0.000 23.516 29.533 ============================================================================== Omnibus: 2041.415 Durbin-Watson: 0.325 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3536.912 Skew: 1.222 Prob(JB): 0.00 Kurtosis: 4.349 Cond. No. 3.78 ==============================================================================说明了什么

- Covariance Type：协方差估计方法，这里是非鲁棒估计（nonrobust）。 - coef：模型系数，即自变量对因变量的影响。 - std err：系数的标准误，用于计算置信区间。 - t：t统计量，用于检验系数是否显著。如果t值的...

par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full, ylim = c(-1, 2),main="FULL") plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2),main="AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2),main="BIC") 为何图片显示的y轴在-2到3之间？

plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2), main = "BIC") mtext("ROC Curves", side = 3, outer = TRUE, cex = 1.5) 在这个例子中，我增加了 mar = c(5, 5, 4, 2) 和 ...

import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg # 创建自回归模型对象 ar_model = AutoReg(diff, lags=1) p=arModel.select_order(maxlag=30,ic='aic')#选择最优的p值 print(p)#输出p值

aic_values = model.aic.values best_p = aic_values.argmin() + 1 # argmin() 返回最小值的索引，因此需要加上1 print("Best p value:", best_p) 在上述代码中，你创建了一个名为 ar_model 的自回归模型对象，...

par(mfrow=c(1,3)) plot(roc.full,ylim = c(-1,2),yaxs = "i",,main="FULL") plot(roc.aic,ylim = c(-1,2),yaxs = "i",main="AIC") plot(roc.bic,ylim = c(-1,2),yaxs = "i",main="BIC")显示出来的y的上下限没有变

plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), yaxs = "i", expand = c(0, 0), main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2), yaxs = "i", expand = c(0, 0), main = "BIC") 这样就可以确保 y 轴的上下限完全按照 ylim ...

DD=xlsread('residual.xlsx') P=DD(1:621,1)' N=length(P) n=486 F =P(1:n+2) Yt=[0,diff(P,1)] L=diff(P,2) Y=L(1:n) a=length(L)-length(Y) aa=a Ux=sum(Y)/n yt=Y-Ux b=0 for i=1:n b=yt(i)^2/n+b end v=sqrt(b) Y=zscore(Y) f=F(1:n) t=1:n R0=0 for i=1:n R0=Y(i)^2/n+R0 end for k=1:20 R(k)=0 for i=k+1:n R(k)=Y(i)*Y(i-k)/n+R(k) end end x=R/R0 X1=x(1);xx(1,1)=1;X(1,1)=x(1);B(1,1)=x(1); K=0;T=X1 for t=2:n at=Y(t)-T(1)*Y(t-1) K=(at)^2+K end U(1)=K/(n-1) for i =1:19 B(i+1,1)=x(i+1); xx(1,i+1)=x(i); A=toeplitz(xx); XX=A\B XXX=XX(i+1); X(1,i+1)=XXX; K=0;T=XX; for t=i+2:n r=0 for j=1:i+1 r=T(j)*Y(t-j)+r end at= Y(t)-r K=(at)^2+K end U(i+1)=K/(n-i+1) end q=20 S(1,1)=R0; for i = 1:q-1 S(1,i+1)=R(i); end G=toeplitz(S) W=inv(G)*[R(1:q)]' U=20*U for i=1:20 AIC2(i)=n*log(U(i))+2*(i) end q=20 C=0;K=0 for t=q+2:n at=Y(t)+Y(q+1); for i=1:q at=-W(i)*Y(t-i)-W(i)*Y(q-i+1)+at; end at1=Y(t-1); for i=1:q at1=-W(i)*Y(t-i-1)+at1 end C=at*at1+C K=(at)^2+K end p=C/K XT=[L(n-q+1:n+a)] for t=q+1:q+a m(t)=0 for i=1:q m(t)=W(i)*XT(t-i)+m(t) end end m=m(q+1:q+a) for i =1:a m(i)=Yt(n+i+1)+m(i) z1(i)=P(n+i+1)+m(i); end for t=q+1:n r=0 for i=1:q r=W(i)*Y(t-i)+r end at= Y(t)-r end figure for t=q+1:n y(t)=0 for i=1:q y(t)=W(i)*Y(t-i)+y(t) end y(t)=y(t)+at y(t)=Yt(t+1)-y(t) y(t)=P(t+1)-y(t) end D_a=P(n+2:end-1); for i=1:a e6_a(i)=D_a(i)-z1(i) PE6_a(i)= (e6_a(i)/D_a(i))*100 end e6_a PE6_a 1-abs(PE6_a) mae6_a=sum(abs(e6_a)) /6 MAPE6_a=sum(abs(PE6_a))/6 Z(1)=0;Xt=0 for i =1:q Xt(1,i)=Y(n-q+i) end for i =1:q Z(1)=W(i)*Xt(q-i+1)+Z(1) end for l=2:q K(l)=0 for i=1:l-1 K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end G(l)=0 for j=l:q G(l)=W(j)*Xt(q+l-j)+G(l) end Z(l)=K(l)+G(l) end for l=q+1:aa K(l)=0 for i=1:q K(l)=W(i)*Z(l-i)+K(l) end Z(l)=K(l) end r=Z*v+Ux r(1)=Yt(n+2)+r(1) z(1)=P(n+2)+r(1) for i=2:aa r(i)=r(i-1)+r(i) z(i)=z(i-1)+r(i) end D=P(n+2:end-1) for i=1:aa e6(i)=D(i)-z(i) PE6(i)= (e6(i)/D(i))*100 end e6 PE6 1-abs(PE6) mae6=sum(abs(e6)) /6 MAPE6=sum(abs(PE6))/6把单步预测的完整代码单独摘出来

DD = xlsread('residual.xlsx'); P = DD(1:621, 1)'; N = length(P); n = 486; % 获取一阶差分、二阶差分、原始序列的部分 F = P(1:n+2); Yt = [0, diff(P, 1)]; L = diff(P, 2); Y = L(1:n); % 计算Ux、v、Y的z-...

par(mfrow = c(1,3), mar = c(5, 5, 4, 2), oma = c(2, 0, 2, 0)) plot(roc.full, ylim = c(-1, 2), main = "FULL") plot(roc.aic, ylim = c(-1, 2), main = "AIC") plot(roc.bic, ylim = c(-1, 2), main = "BIC") 为何图片显示的y轴在-2到3之间？能否将y轴的范围修改到[-1,2]？

在这个例子中，我增加了 mar = c(5, 5, 4, 2) 和 oma = c(2, 0, 2, 0) 参数的值，以扩大绘图区域和边缘区域的大小。同时，我还增加了 mtext 函数来添加图形的标题。这样，你应该可以看到 y 轴的范围被限制在了...

上述代码出现报错 File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 40, in <module> ar_model = ar.fit(ic='aic') TypeError: AutoReg.fit() got an unexpected keyword argument 'ic'

这个错误提示说明您使用的版本的statsmodels库的AutoReg方法不支持使用ic参数来指定信息准则。您需要将代码中的ic参数移除。 以下是示例代码： python import pandas as pd from scipy.stats import ...

AIC=2149.31 AICc=2149.84 BIC=2168.02

AIC, AICc和BIC都是模型选择的指标。它们用于评估不同模型的拟合优度和复杂度，从而帮助我们选择最优模型。其中，AIC是赤池信息准则，AICc是修正后的赤池信息准则，BIC是贝叶斯信息准则。 AIC、AICc和BIC都是越小越...
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资源摘要信息:"pyedgar:用于与EDGAR交互的Python库" 知识点说明： 1. pyedgar库概述： pyedgar是一个Python编程语言下的开源库，专门用于与美国证券交易委员会（SEC）的电子数据获取、访问和检索（EDGAR）系统进行交互。通过该库，用户可以方便地下载和处理EDGAR系统中公开提供的财务报告和公司文件。 2. EDGAR系统介绍： EDGAR系统是一个自动化系统，它收集、处理、验证和发布美国证券交易委员会（SEC）要求的公司和其他机构提交的各种文件。EDGAR数据库包含了美国上市公司的详细财务报告，包括季度和年度报告、委托声明和其他相关文件。 3. pyedgar库的主要功能： 该库通过提供两个主要接口：文件（.py）和索引，实现了对EDGAR数据的基本操作。文件接口允许用户通过特定的标识符来下载和交互EDGAR表单。索引接口可能提供了对EDGAR数据库索引的访问，以便快速定位和获取数据。 4. pyedgar库的使用示例： 在描述中给出了一个简单的使用pyedgar库的例子，展示了如何通过Filing类与EDGAR表单进行交互。首先需要从pyedgar模块中导入Filing类，然后创建一个Filing实例，其中第一个参数（20）可能代表了提交年份的最后两位，第二个参数是一个特定的提交号码。创建实例后，可以打印实例来查看EDGAR接口的返回对象，通过打印实例的属性如'type'，可以获取文件的具体类型（例如10-K），这代表了公司提交的年度报告。 5. Python语言的应用： pyedgar库的开发和应用表明了Python语言在数据分析、数据获取和自动化处理方面的强大能力。Python的简洁语法和丰富的第三方库使得开发者能够快速构建工具以处理复杂的数据任务。 6. 压缩包子文件信息： 文件名称列表中的“pyedgar-master”表明该库可能以压缩包的形式提供源代码和相关文件。文件列表中的“master”通常指代主分支或主版本，在软件开发中，主分支通常包含了最新的代码和功能。 7. 编程实践建议： 在使用pyedgar库之前，建议先阅读官方文档，了解其详细的安装、配置和使用指南。此外，进行编程实践时，应当注意遵守SEC的使用条款，确保只下载和使用公开提供的数据。 8. EDGAR数据的应用场景： EDGAR数据广泛应用于金融分析、市场研究、合规性检查、学术研究等领域。通过编程访问EDGAR数据可以让用户快速获取到一手的财务和公司运营信息，从而做出更加明智的决策。 9. Python库的维护和更新： 随着EDGAR数据库内容的持续更新和变化，pyedgar库也应定期进行维护和更新，以保证与EDGAR系统的接口兼容性。开发者社区对于这类开源项目的支持和贡献也非常重要。 10. 注意事项： 在使用pyedgar库下载和处理数据时，用户应当确保遵守相应的法律法规，尤其是关于数据版权和隐私方面的规定。此外，用户在处理敏感数据时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
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