order=(1, 1, 1)中的参数怎么确定
时间: 2023-10-14 13:05:18 浏览: 31
在时间序列模型中,ARIMA模型是一种常用的模型。其中,ARIMA模型有三个参数需要确定,即p,d,q。对于order=(1, 1, 1),其参数含义如下:
1. p:AR模型的阶数,表示时间序列的当前值与前p个值之间的关系,通常使用ACF图来确定p的取值。
2. d:时间序列的阶数,表示对时间序列进行几阶差分能使其成为平稳序列,通常使用ADF检验来确定d的取值。
3. q:MA模型的阶数,表示时间序列的当前值与前q个白噪声之间的关系,通常使用PACF图来确定q的取值。
因此,对于order=(1, 1, 1),其参数p=1,d=1,q=1,表示使用一阶差分得到平稳序列,同时使用当前值和前一个白噪声建立ARMA模型。
相关问题
model = SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
这行代码是用来创建一个季节性差分自回归移动平均模型(SARIMAX),其中参数`data`是你要拟合的时间序列数据,`order=(1, 1, 1)`表示使用一阶差分和一阶自回归移动平均模型,`seasonal_order=(1, 1, 1, 12)`表示使用季节性差分,季节性周期为12个时间步长,同时使用一阶差分和一阶自回归移动平均模型。这种模型可以用来预测季节性时间序列数据。
model = SARIMAX(data, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))具体解释一下这行代码
这行代码是用来创建一个 SARIMAX 模型的。SARIMAX 是一种时间序列预测模型,其全称为 Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average with eXogenous variables。
这个模型的输入参数 data 是一个时间序列数据,order=(1,1,1) 是 ARIMA 模型的超参数,其中 1 表示 AR 模型的阶数,1 表示差分的阶数,1 表示 MA 模型的阶数。这些参数用来描述时间序列数据的自相关性和平稳性。
seasonal_order=(1, 1, 1, 12) 表示季节性 ARIMA 模型的超参数,其中 1 表示季节性 AR 模型的阶数,1 表示季节性差分的阶数,1 表示季节性 MA 模型的阶数,12 表示季节性周期为 12。
总的来说,这个模型是一个结合了 ARIMA 和季节性 ARIMA 的模型,用来对时间序列数据进行预测。