python 自回归置信区间
时间: 2023-09-15 14:23:34 浏览: 48
对于Python中的自回归模型,可以使用statsmodels库中的ARMA(Autoregressive Moving Average)模型来进行建模和预测,同时也可以计算置信区间。
以下是一个简单的自回归AR(1)模型的例子,其中包括了置信区间的计算:
``` python
import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 生成自回归AR(1)模型的数据
np.random.seed(123)
n = 100
phi = 0.8
ar1_data = [np.random.normal() for _ in range(n)]
for i in range(1, n):
ar1_data[i] = phi*ar1_data[i-1] + np.random.normal()
# 构建AR(1)模型并拟合数据
ar1_model = sm.tsa.ARMA(ar1_data, (1, 0)).fit()
# 预测未来10个时间步
forecast = ar1_model.forecast(steps=10)
# 计算置信区间
ci = ar1_model.forecast(steps=10)[2]
# 打印结果
print('预测值:', forecast[0])
print('置信区间(95%):', ci)
```
在上面的代码中,我们生成了一个自回归AR(1)模型的数据,并使用ARMA模型进行拟合和预测。在预测未来10个时间步后,我们还计算了这些预测值的置信区间(95%),并在最后打印了结果。
需要注意的是,上述代码中计算出的置信区间是基于默认的置信水平(95%)计算的。如果需要调整置信水平,可以在调用`forecast()`方法时指定`alpha`参数。