python 自回归置信区间

可以使用Python中的statsmodels模块进行自回归（AR）模型的建模和置信区间的计算。

首先，使用ARIMA函数创建AR模型，并使用fit函数对数据进行拟合：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
results = model.fit()

其中，`data`为时间序列数据，`p`、`d`、`q`为AR模型的阶数。

然后，使用`predict`函数预测未来的值，并计算置信区间：

forecast, stderr, conf_int = results.forecast(steps=5, alpha=0.05)

其中，`steps`为预测未来的步数，`alpha`为显著性水平，`conf_int`为置信区间。默认情况下，`alpha`为0.05，表示95%的置信水平。

最后，可以将预测结果和置信区间可视化：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data)
plt.plot(forecast)
plt.fill_between(conf_int.index, conf_int[:, 0], conf_int[:, 1], alpha=0.1)
plt.show()

这样就可以得到自回归模型的置信区间。