arima模型 p q d 确定python

确定ARIMA模型的p、d、q值的最常用方法是使用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形分析。具体步骤如下：

1. 首先，对于时间序列数据，可以通过绘制原始数据的图形来确定d值。如果数据趋势不稳定，需要对其进行差分，直到数据变得趋势稳定。差分的次数就是d值。

2. 接下来，对于差分后的数据，可以绘制ACF和PACF图形。

3. 根据ACF和PACF图的规律，来确定p和q的值。具体规律如下：

- 如果ACF图在滞后k处截尾，并且PACF图在k处截尾，那么可以选择ARIMA(p,0,q)模型，其中p=k，q=k。

- 如果ACF图在滞后k处截尾，并且PACF图在k+1处截尾，那么可以选择ARIMA(p,0,q)模型，其中p=k，q=k+1。

- 如果ACF图在滞后k处截尾，并且PACF图呈现出指数型下降的趋势，那么可以选择ARIMA(p,0,q)模型，其中p为ACF图在滞后k处开始截尾的位置，q为PACF图中第一个超出置信区间的位置。

- 如果ACF图呈现出指数型下降的趋势，并且PACF图在滞后k处截尾，那么可以选择ARIMA(p,d,q)模型，其中d为差分次数，p为PACF图在滞后k处开始截尾的位置，q为ACF图中第一个超出置信区间的位置。

- 如果ACF图和PACF图都呈现出指数型下降的趋势，那么可以选择ARIMA(p,d,q)模型，其中d为差分次数，p为PACF图中第一个超出置信区间的位置，q为ACF图中第一个超出置信区间的位置。

以上是确定ARIMA模型p、d、q值的一般步骤，你可以使用Python中的statsmodels库中的acf和pacf函数来绘制ACF和PACF图形，并根据图形规律来确定p、d、q值。