model = ARIMA(train_data, order=(1, 1)).fit()中train_data是几维的数据
时间: 2024-05-27 18:09:55 浏览: 20
在ARIMA模型中,train_data是一个一维的时间序列数据。一维时间序列数据是指一个按照时间顺序排列的一系列数值,例如一段时间内的股票价格、气温、销售数据等。在这个模型中,order=(1, 1)是指ARIMA模型的阶数,具体来说,(1, 1)表示ARIMA的p、d、q分别为1、1、0,其中p表示时间序列的自回归项,d表示时间序列的差分次数,q表示时间序列的移动平均项。
相关问题
model = ARIMA(train_data, order=(13, 1, 9)) model_fit = model.fit(disp=0、
这是 ARIMA 模型的训练代码,其中 train_data 是训练数据,order=(13, 1, 9) 表示模型的参数,disp=0 表示不输出训练过程中的调试信息。
具体来说,ARIMA 模型是一种用于时间序列预测的模型,它基于时间序列的自相关性和移动平均性来预测未来的数值。其中,AR 表示自回归模型,MA 表示移动平均模型,I 表示差分,也就是对原始时间序列进行一阶差分,使其变得平稳。
在训练过程中,我们需要选择合适的 ARIMA 参数,即 AR、MA 和 I 的阶数。这里我们选择了 AR=13,MA=9,I=1,这些参数需要根据实际情况进行调整。训练完成后,我们就可以使用模型来预测未来的数值了。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from arch import arch_model # 读取数据 data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True) data = data[['F4']] data = data.dropna() # 拆分训练集和测试集 train_data = data[:'2022-06-15'] test_data = data['2022-06-16':] # ARIMA模型 arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit() # GARCH模型 garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit() # 预测 forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0] forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data)) # 计算置信区间 forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean # 绘制预测结果 plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual') plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast') plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2) plt.legend() plt.show() # 数据检验 resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])这段代码的问题
这段代码的主要问题是在导入模块时没有使用正确的语法,应该在每行语句之间添加换行符。另外,最后一行代码没有输出检验结果。正确的代码应该是这样的:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
from arch import arch_model
# 读取数据
data = pd.read_csv('三个-负标准化-二分.csv', index_col=0, parse_dates=True)
data = data[['F4']]
data = data.dropna()
# 拆分训练集和测试集
train_data = data[:'2022-06-15']
test_data = data['2022-06-16':]
# ARIMA模型
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(10, 1, 0)).fit()
# GARCH模型
garch_model = arch_model(arima_model.resid, vol='GARCH', p=1, q=1).fit()
# 预测
forecast_mean = arima_model.forecast(steps=len(test_data))[0]
forecast_vol = garch_model.forecast(horizon=len(test_data))
# 计算置信区间
forecast_upper = forecast_mean + 1.96 * forecast_vol.mean
forecast_lower = forecast_mean - 1.96 * forecast_vol.mean
# 绘制预测结果
plt.plot(test_data.index, test_data.values, label='Actual')
plt.plot(test_data.index, forecast_mean, label='Forecast')
plt.fill_between(test_data.index, forecast_upper, forecast_lower, color='gray', alpha=0.2)
plt.legend()
plt.show()
# 数据检验
resid = arima_model.resid / garch_model.conditional_volatility
lb_test = sm.stats.acorr_ljungbox(resid, lags=[10])
print(lb_test)
```
这样修改后,代码就可以正常执行了。
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