arma_order_select_ic(A, max_ar=5, max_ma=5, ic=['aic', 'bic'], trend='c')中，参数A应该放原始数据序列还是经过差分后的平稳序列？

在arma_order_select_ic函数中，参数A应该放原始数据序列，而不是经过差分后的平稳序列。arma_order_select_ic函数的作用是通过逐步增加AR和MA的阶数，自动选择最优的ARIMA模型。因此，我们需要将原始数据序列传入函数中，而不是平稳序列，因为函数会尝试不同的ARIMA模型并计算它们的信息准则（如AIC、BIC等），然后选择最小的信息准则值对应的模型作为最优模型。因此，我们需要使用原始数据序列来进行ARIMA模型选择。

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ARIMA模型参数估计检验，arma_order_select_ic(A, max_ar=5, max_ma=5, ic=['aic', 'bic'], trend='c')中，参数A应该放原始数据序列还是经过差分后的平稳序列？

在ARIMA模型参数估计检验中，arma_order_select_ic函数的参数A应该放经过差分后的平稳序列，而不是原始数据序列。因为ARIMA模型中的I（差分）项是为了使原始数据序列变成平稳序列，平稳序列才能够应用ARMA模型进行建模和预测。因此，在ARIMA模型中，我们需要使用经过差分后的平稳序列来进行参数估计和模型检验。

train_results = sm.tsa.arma_order_select_ic(data, ic=['aic', 'bic'], trend='nc', max_ar=6, max_ma=6)是什么意思

这行代码是使用 statsmodels 库中的 tsa 模块进行时间序列模型的阶数选择。具体来说，它使用信息准则（AIC、BIC）来评估给定数据的 ARMA 模型的不同阶数（AR 阶数和 MA 阶数）的拟合效果，以确定最佳的 ARMA 模型阶数。其中：

- data：待拟合的时间序列数据；
- ic：信息准则，包括 AIC 和 BIC，用于评估模型拟合效果；
- trend：趋势项，指定为 'nc' 表示不使用常数项；
- max_ar 和 max_ma：AR 阶数和 MA 阶数的最大值。

该函数返回一个包含 AIC 和 BIC 的字典，以及每个阶数下的信息准则值。例如，train_results.aic_min_order 和 train_results.bic_min_order 分别是 AIC 和 BIC 下的最优阶数。