一阶差分为num["confirmNum"],如何用代码实现bic/aic指标定p、q
时间: 2024-05-01 09:18:59 浏览: 9
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:
```python
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。