我需要python代码。ARIMA模型,求多阶差分,并求差分后的p值。直到p值<0.05
时间: 2023-09-26 19:07:36 浏览: 114
### 回答1:
下面是一个简单的Python代码,实现ARIMA模型的多阶差分,并计算出p值:# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')# 计算多阶差分
diff = list()
for i in range(0,data.shape[0]-1):
diff.append(data[i+1] - data[i])# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(diff, order=(0,1,0))
model_fit = model.fit(disp=0)# 求出p值
p_value = model_fit.pvalues[0]# 如果p值小于0.05,则继续运行
while(p_value<0.05):
# 计算多阶差分
diff = list()
for i in range(0,data.shape[0]-1):
diff.append(data[i+1] - data[i])
# 构建ARIMA模型
model = ARIMA(diff, order=(0,1,0))
model_fit = model.fit(disp=0)
# 求出p值
p_value = model_fit.pvalues[0]
### 回答2:
您好,以下是使用Python实现ARIMA模型并进行多阶差分,直到得到p值小于0.05的代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA
# 假设数据存储在名为data.csv的文件中,第一列为时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
time_series = data[0].values
p_value = 1 # 初始p值设为1
diff_order = 0 # 初始差分阶数为0
while p_value >= 0.05:
if diff_order > 0:
# 进行差分操作
time_series = np.diff(time_series, n=diff_order)
# ARIMA模型拟合
model = ARIMA(time_series, order=(0, 1, 0))
model_fit = model.fit()
# 提取p值
p_value = model_fit.pvalues[0]
# 更新差分阶数
diff_order += 1
# 输出最终差分阶数、p值和差分后的时间序列
print(f"最终差分阶数:{diff_order}")
print(f"p值:{p_value}")
print(f"差分后的时间序列:{time_series}")
```
以上代码中假设数据存储在名为data.csv的文件中,读取第一列数据作为时间序列数据。然后通过循环迭代调整差分阶数及拟合ARIMA模型,提取p值,直到得到的p值小于0.05为止。最终输出最终差分阶数、p值和差分后的时间序列。请根据实际情况修改数据文件路径以及ARIMA模型的参数。