解释代码：pmax = 5 qmax = 5 bic_matrix = []

这段代码定义了三个变量：pmax，qmax和bic_matrix。pmax和qmax分别是参数的最大值，而bic_matrix是一个空列表，用于存储贝叶斯信息准则（BIC）的结果。BIC是一种选择模型的方法，可以平衡模型的复杂度和优良拟合度，并帮助我们选择最佳的模型。在这里，bic_matrix将用于存储不同模型的BIC值，以便我们可以比较它们的优点和缺点，并选择最好的模型。

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上个问题的代码是：# 定阶 data[u'销量'] = data[u'销量'].astype(float) pmax = int(len(D_data)/10) # 一般阶数不超过length/10 qmax = int(len(D_data)/10) # 一般阶数不超过length/10 bic_matrix = [] # BIC矩阵 for p in range(pmax+1): tmp = [] for q in range(qmax+1): try: # 存在部分报错，所以用try来跳过报错。 tmp.append(ARIMA(data, (p,1,q)).fit().bic) except: tmp.append(None) bic_matrix.append(tmp) bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) # 从中可以找出最小值 #到这里就做不下去了 p,q =bic_matrix.stack().idxmin()# 先用stack展平，然后用idxmin找出最小值位置。 print(u'BIC最小的p值和q值为：%s、%s' %(p,q))

这段代码是利用 ARIMA 模型来确定时间序列的阶数，以便进行预测和建模。其中，pmax 和 qmax 分别是 ARIMA 模型中的自回归项和移动平均项的最大取值，一般不超过时间序列长度的 1/10。bic_matrix 是一个 BIC 矩阵，用于存储不同阶数模型的 BIC 值。通过循环计算不同阶数模型的 BIC 值，找到 BIC 最小的阶数 p 和 q，最终输出结果。

解释这段代码for p in range(pmax+1): tmp=[] for q in range(qmax+1): try: tmp.append(ARIMA(sale,(p,1,q)).fit().bic) except: tmp.append(None) bic_matrix.append(tmp)

这是一个使用ARIMA模型进行时间序列分析的代码，其中p和q分别代表ARIMA模型中的自回归项和移动平均项，pmax和qmax则是对应的最大取值范围。在循环中，对于每一个p和q的组合，都会使用该组合对应的ARIMA模型进行拟合，并计算其BIC指标。BIC指标可以用来衡量模型的拟合效果，一般来说，BIC值越小，表示模型越好。最终，这些BIC指标会被整理成一个矩阵，并返回给用户。