auto_arima函数

auto_arima函数是一个Python库pmdarima中的函数，用于自动选择ARIMA模型的参数。它使用可用的信息准则（如AIC、BIC和HQIC）自动选择最佳的ARIMA模型。auto_arima函数可以处理多种类型的时间序列，包括非平稳的、季节性的和外生变量的时间序列。它使用逐步法（stepwise）搜索最佳模型，也可以使用网格搜索（grid search）进行参数调整。该函数的常用参数包括：数据输入、AR和MA模型的起始参数、季节周期、差分阶数、信息准则和模型选择方法等。

相关问题

auto_arima函数的返回值是什么

auto_arima函数返回一个ARIMA模型对象，其中包含了最佳模型的参数、残差、拟合值和预测值等信息。该对象可以用于对新数据集进行预测、计算置信区间、残差分析以及模型比较等操作。具体来说，返回的ARIMA模型对象是一个包含以下属性和方法的类：

- order：ARIMA模型的(p,d,q)参数
- seasonal_order：季节性ARIMA模型的(P,D,Q,s)参数
- fittedvalues：模型对训练集的拟合值
- resid：模型的残差
- predict：对新数据进行预测
- forecast：对未来数据进行预测
- summary：显示模型的详细信息和统计量
- plot_diagnostics：显示模型的诊断图

通过这些属性和方法，可以对ARIMA模型进行各种操作和分析，从而得到更深入的认识和理解。

auto_arima函数怎么确定季节性

在进行季节性ARIMA模型的选择时，auto_arima函数会根据时间序列数据的性质，以及指定的季节性周期，来判断是否需要考虑季节性。具体的方法是通过检查时间序列数据的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF），来判断是否具有季节性。

如果时间序列数据的ACF和PACF存在周期性的波动，表明该数据可能存在季节性。为了确定季节性周期，可以观察ACF和PACF的波谷，计算它们的距离。这个距离通常对应于季节性周期的长度。例如，如果ACF和PACF的波谷距离为12，则说明季节性周期为12个月或12个季度。

一旦确定了季节性周期，auto_arima函数会尝试不同的季节性ARIMA模型，并计算它们的AIC和BIC值，最后选择AIC和BIC值最小的季节性ARIMA模型作为最优模型。因此，auto_arima函数可以根据时间序列数据的性质，自动确定季节性，并选择最优的季节性ARIMA模型。