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?
时间: 2024-02-05 10:03:00 浏览: 29
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。
相关问题
sm.tsa.arma_order_select_ic参数
sm.tsa.arma_order_select_ic函数的参数如下:
- data:时间序列数据,必需。
- max_ar:AR模型的最大阶数,可选,默认值为6。
- max_ma:MA模型的最大阶数,可选,默认值为4。
- ic:信息准则,可选,默认为'AIC'。可选值有'AIC'、'BIC'、'HQIC'等。
函数返回值为一个元组,包含AR和MA模型的最佳阶数。
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。