如何将arima模型拟合结果用数值表示出来

ARIMA模型的拟合结果包含预测值和置信区间。预测值表示模型对未来观测值的估计，而置信区间则表示该估计的不确定性程度。

如果你想将ARIMA模型的拟合结果用数值表示出来，可以采用以下步骤：

1. 使用ARIMA模型对时间序列进行拟合，得到拟合的模型对象。
2. 使用模型对象的 `forecast()` 方法进行预测，并设置预测的步数和置信水平。
3. 提取预测结果中的预测值和置信区间，并将它们转化为数值表示。

下面是使用Python中的`statsmodels`库进行ARIMA模型拟合的示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# 读取时间序列数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)

# 拟合ARIMA模型
arima_model = ARIMA(data, order=(1, 1, 1)).fit()

# 预测未来10个时间步的值，并计算95%置信区间
forecast, stderr, conf_int = arima_model.forecast(steps=10, alpha=0.05)

# 提取预测值和置信区间的下限和上限
forecast_values = forecast
lower_limits = conf_int[:, 0]
upper_limits = conf_int[:, 1]

# 输出预测值和置信区间
print('预测值:', forecast_values)
print('置信区间下限:', lower_limits)
print('置信区间上限:', upper_limits)

在上述代码中，我们拟合了一个ARIMA(1,1,1)模型，并预测未来10个时间步的值，并计算了95%置信区间。然后，我们使用`forecast()`方法提取了预测值和置信区间的下限和上限，并将它们输出到控制台。你可以将它们用你需要的方式进行展示和分析。