FutureWarning: The default method 'yw' can produce PACF values outside of the [-1,1] interval. After 0.13, the default will change tounadjusted Yule-Walker ('ywm'). You can use this method now by setting method='ywm'. FutureWarning, 以上报错是为什么,请问怎么解决
时间: 2024-03-27 21:36:45 浏览: 20
这个警告是由于statsmodels库在计算PACF(偏自相关函数)时使用了yw方法,并且该方法可能会导致PACF值超出[-1,1]的范围。 为了解决这个问题,您可以在调用PACF函数时将method参数设置为“ywm”,以使用未调整的Yule-Walker方法。例如:
```
from statsmodels.tsa.stattools import pacf
pacf_values = pacf(data, method='ywm')
```
这样设置之后,您就不会再收到这个警告了。
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import pymysql import time,os import re import requests import urllib from datetime import datetime from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf # ---------连接-------------- connect = pymysql.connect(host='localhost', # 本地数据库 user='root', password='123456', port=3306, charset='utf8') #服务器名,账户,密码,数据库名称 cur = connect.cursor() print(cur) # 读取数据 try: select_sqli = "SELECT time,xiaoliang FROM sheji.sale where chexing='海豚';" cur.execute(select_sqli) data = pd.DataFrame(cur.fetchall(), columns=['time', 'xiaoliang']) except Exception as e: print("读取数据失败:", e) else: print("读取数据成功") # 转换时间格式 data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%Y-%m') data['xiaoliang'] = data['xiaoliang'].astype(int) data = data.set_index('time') diff_data = data.diff().dropna() plot_acf(diff_data) plot_pacf(diff_data)报错Warning (from warnings module): File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\graphics\tsaplots.py", line 348 warnings.warn( FutureWarning: The default method 'yw' can produce PACF values outside of the [-1,1] interval. After 0.13, the default will change tounadjusted Yule-Walker ('ywm'). You can use this method now by setting method='ywm'. Traceback (most recent call last): File "C:/Users/86186/Desktop/arima.py", line 39, in <module> plot_pacf(diff_data) File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\graphics\tsaplots.py", line 363, in plot_pacf acf_x, confint = pacf(x, nlags=nlags, alpha=alpha, method=method) File "C:\Users\86186\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\statsmodels\tsa\stattools.py", line 996, in pacf raise ValueError( ValueError: Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The requested nlags 14 must be < 10.
这个错误提示表明,你在使用 `plot_pacf()` 函数计算偏自相关系数时,设置了超过样本量50%的滞后阶数,而且滞后阶数不能超过样本量的10%。
这个问题可以通过减少滞后阶数来解决。你可以将滞后阶数设置为样本量的10%以下,如nlags=5或者nlags=8。如果你需要计算更多的滞后阶数,需要增加样本量。
另外,需要注意的是,计算偏自相关系数时需要先计算出自相关系数。如果你的自相关系数较小,那么计算偏自相关系数时可能会出现这个问题。可以通过增加样本量或者改变数据的时间分布来解决这个问题。
此外,你还可以通过设置 `method='ywm'` 来使用未经调整的 Yule-Walker 方法来计算偏自相关系数。这个方法在未来的版本中将成为默认方法。可以这样修改代码:
```python
plot_pacf(diff_data, method='ywm')
```
这样可以避免出现上述错误提示。
plot_pacf(user_data_monthly, ax=ax[1])报错Can only compute partial correlations for lags up to 50% of the sample size. The requested nlags 12 must be < 6.
这个错误是因为你尝试计算超过样本大小一半的滞后阶数的偏自相关系数。这是不可行的,因为在计算偏自相关系数时需要计算自回归系数,而在计算自回归系数时需要使用先前的观测值。如果你尝试计算超过样本大小一半的滞后阶数,就会出现没有足够的观测值可用于计算自回归系数的情况。
你可以尝试减少滞后阶数,或使用更大的样本大小来计算偏自相关系数。例如,你可以将 `nlags` 参数设置为样本大小的一半,即 `nlags=len(user_data_monthly)//2`,这将使你能够计算样本大小的一半以内的所有滞后阶数的偏自相关系数。
以下是修改后的代码示例:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
# 读取数据
user_data = pd.read_csv('user_data.csv', parse_dates=['date'], index_col=['date'])
user_data_monthly = user_data.resample('M').sum()
# 绘制自相关图和偏自相关图
fig, ax = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(12,4))
plot_acf(user_data_monthly, ax=ax[0])
plot_pacf(user_data_monthly, ax=ax[1], nlags=len(user_data_monthly)//2)
# 显示图形
plt.show()
```
这段代码将使用 `len(user_data_monthly)//2` 作为偏自相关图的滞后阶数,以确保计算能够成功。你可以根据需要调整滞后阶数。