SARIMAX 参数
时间: 2023-12-09 16:02:45 浏览: 37
SARIMAX是一种时间序列分析方法,用于建立和预测具有季节性的数据。它是ARIMA模型的扩展,可以处理外部回归变量。
SARIMAX模型的参数包括:
1. p:AR(自回归)阶数
2. d:差分阶数
3. q:MA(移动平均)阶数
4. P:季节性AR阶数
5. D:季节性差分阶数
6. Q:季节性MA阶数
7. s:季节性周期长度
这些参数是根据时间序列数据的特性进行选择和调整的。通常需要通过观察自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)来确定参数的合适值。
相关问题
sarimax()参数
SARIMAX() 函数的参数包括:
1. endog:时间序列数据,即要分析的数据。
2. exog:一个二维数组,每一行对应于时间序列中的行,每一列对应于外生指数。exog 可以是可选的。
3. order:一个三元组,它代表 ARIMA 模型中的 (p,d,q)。这个三元组中的 p,d 和 q 参数指定自回归、差分和移动平均的数量。
4. seasonal_order:一个四元组,它代表 ARIMA 模型中的季节性 (P, D, Q, s)。这个四元组中有三个参数:季节性自回归阶数 P、季节性差分阶数 D、季节性移动平均阶数 Q,以及一年中的季节长度 s.
5. trend:一个字符串,指定时间序列的趋势项。可以选择一个常数项“c”,一个线性趋势“t”,或者两者都包含“ct”与“n”代表不包含趋势项。
6. simple_differencing:布尔类型,指定是否使用简单的差分方法作为时间序列预处理的一部分。它的值默认为 False。
7. enforce_stationarity:bool 类型,指定是否强制使模型成为定常模型。当其值为 True 时,SARIMAX 可以强制使模型成为定常模型。
8. enforce_invertibility:bool 类型,它指定是否强制将所有 AR 和 MA 参数设置为可逆。如果其值为 True,则 SARIMAX 可以确保所有 AR 和 MA 参数是可逆的。
注意:这里给出的参数是指 SARIMAX() 函数在 Python Statsmodels 库中的用法。如果要使用其他软件包或编程语言中的 SARIMAX() 函数,则可能会有所不同。
SARIMAX只有三个参数
SARIMAX模型的参数通常包括ARIMA部分的三个参数(p,d,q),以及季节性部分的三个参数(P,D,Q),还可以包含外生变量的系数。因此,SARIMAX模型通常至少包含七个参数。
具体来说,SARIMAX(p,d,q)(P,D,Q)m模型中,p代表自回归项的阶数,d代表差分项的阶数,q代表移动平均项的阶数,P代表季节性自回归项的阶数,D代表季节性差分项的阶数,Q代表季节性移动平均项的阶数,m代表季节性的周期长度。此外,SARIMAX模型还可以包含外生变量作为回归项,每个外生变量都有一个系数,因此外生变量的数量也会影响模型的参数个数。