auto_arima函数
时间: 2023-11-08 16:06:13 浏览: 41
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。
auto_arima函数怎么确定季节性周期
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。为了确定季节性周期,auto_arima函数通常采用以下步骤:
1. 观察时间序列数据的自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF),判断是否存在季节性。如果ACF和PACF存在周期性的波动,表明该数据可能存在季节性。
2. 如果存在季节性,计算ACF和PACF的波谷之间的距离,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。
3. 如果无法确定季节性周期,可以尝试不同的周期长度,并计算它们的AIC和BIC值。选择AIC和BIC值最小的周期长度作为季节性周期。
总之,auto_arima函数会根据时间序列数据的性质,自动确定季节性周期,并选择最优的季节性ARIMA模型。