ARIMA(train_data, order=(p, d, q))ARIMA的参数有那些详细介绍
时间: 2024-05-18 10:16:20 浏览: 17
ARIMA模型是一种广泛使用的时间序列预测模型,其参数包括:
1. train_data:需要进行时间序列分析的训练数据,通常是一个一维数组或者pandas.DataFrame类型的数据。
2. order=(p, d, q):ARIMA模型的三个参数,分别表示自回归项数、差分次数、移动平均项数。其中:
- p表示自回归项数,表示当前时间点的值与前p个时间点的值的关系;
- d表示差分次数,表示时间序列需要进行几阶差分,以使其变为平稳序列;
- q表示移动平均项数,表示当前时间点的值与前q个时间点的预测误差的关系。
通常我们需要根据数据的特征和模型的拟合效果来选择合适的参数值。可以使用自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)来判断p和q的取值,而d的取值通常需要对原始数据进行多次差分,直到得到平稳序列为止。
另外,ARIMA模型还有一些其他的参数,如seasonal_order和trend,这些参数可以用于建立季节性ARIMA模型(SARIMA)和自回归移动平均模型(ARMA)。
相关问题
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit() arima_result = arima_model.fit(disp=False) print(arima_result.summary())检查并修改
这段代码有点问题,因为你用 `arima_model.fit()` 已经进行了拟合,所以不需要再用 `arima_result = arima_model.fit()` 进行一次拟合。可以直接使用 `arima_model.summary()` 来查看 ARIMA 模型的拟合结果。
修改后的代码如下:
```
arima_model = sm.tsa.ARIMA(train_data, order=(8, 1, 0)).fit(disp=False)
print(arima_model.summary())
```
这样就可以查看 ARIMA 模型的拟合结果了。
model = ARIMA(train_data, order=(1, 1)).fit()中train_data是几维的数据
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。
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