AR2_model = AutoReg(X, 2).fit()
时间: 2024-05-20 19:10:29 浏览: 9
这行代码是使用 statsmodels 包中的 AutoReg 模型,建立一个自回归模型(AR模型),其中 X 是你的时间序列数据,2 表示使用前 2 个时间步的数据作为输入,进行预测下一个时间步的值。`.fit()` 方法是对模型进行拟合,得到最优的模型参数。拟合完成后,可以使用 `.predict()` 方法对未来的时间步进行预测。需要注意的是,这里的 AR 模型是基于时间序列的,只适用于一维时序数据。
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import statsmodels.api as sm from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg # 创建自回归模型对象 ar_model = AutoReg(diff, lags=1) p=arModel.select_order(maxlag=30,ic='aic')#选择最优的p值 print(p)#输出p值
在这段代码中,你创建了一个名为 ar_model 的自回归模型对象,并指定 lags=1,表示仅使用一个滞后值作为自变量。
但是,在接下来的代码中,你试图使用 ar_model.select_order() 函数来选择最优的 p 值,这是不正确的。因为自回归模型中并没有 select_order() 函数。
如果你想要选择最优的 p 值,可以使用 ARIMA 模型中的 auto_arima() 函数,或者使用信息准则(如 AIC 或 BIC)来手动选择最优的 p 值。
例如,以下代码展示了如何使用 AIC 来选择最优的 p 值:
```
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg
# 创建自回归模型对象
ar_model = AutoReg(diff, lags=30)
# 拟合模型
model = ar_model.fit()
# 根据 AIC 选择最优的 p 值
aic_values = model.aic.values
best_p = aic_values.argmin() + 1 # argmin() 返回最小值的索引,因此需要加上1
print("Best p value:", best_p)
```
在上述代码中,你创建了一个名为 ar_model 的自回归模型对象,并指定 lags=30,表示使用 30 个滞后值作为自变量。然后,你使用 fit() 函数来拟合模型,并获取 AIC 值。最后,根据 AIC 值选择最小的 p 值作为最优的 p 值。
AR has been removed from statsmodels and replaced with statsmodels.tsa.ar_model.AutoReg.
是的,您说得对。在新版本的`statsmodels`中,`AR`已经被移除了,取而代之的是`statsmodels.tsa.ar_model.AutoReg`。`AutoReg`也是一个自回归模型对象,它的使用方法与旧版本的`AR`类似。如果要在新版本的`statsmodels`中使用自回归模型,可以按照以下方式导入和使用`AutoReg`:
```
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.ar_model import AutoReg
# 创建自回归模型对象
ar_model = AutoReg(diff, lags=1)
# 拟合模型
ar_result = ar_model.fit()
# 对未来的观测值进行预测
forecast = ar_result.predict(start=len(diff), end=len(diff)+10)
```
在这个例子中,我们首先导入了`statsmodels.api`和`statsmodels.tsa.ar_model.AutoReg`模块,并将其重命名为`sm`和`AutoReg`。然后,我们创建了一个自回归模型对象`ar_model`,其中的参数`diff`表示要拟合的时间序列数据,`lags`表示滞后阶数,这里设置为1。接着,我们使用`fit()`方法来拟合模型,得到了`ar_result`对象。最后,我们使用`predict()`方法来对未来的观测值进行预测,其中`start`和`end`表示预测的开始和结束时间点。