上述代码出现报错 File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 40, in <module> ar_model = ar.fit(ic='aic') TypeError: AutoReg.fit() got an unexpected keyword argument 'ic'
时间: 2024-03-17 09:46:20 浏览: 28
这个错误提示说明您使用的版本的`statsmodels`库的`AutoReg`方法不支持使用`ic`参数来指定信息准则。您需要将代码中的`ic`参数移除。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
from scipy.stats import skew, kurtosis
import statsmodels.api as sm
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将非数值类型的值替换为NaN
data = data.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
# 计算均值、标准差、最大值、最小值等统计信息
stats = data.describe()
# 计算偏度和峰度
stats.loc['skew'] = skew(data)
stats.loc['kurt'] = kurtosis(data)
# 计算AR系数
ar_coeffs = []
for col in data.columns:
ar = sm.tsa.AutoReg(data[col], lags=1, trend='c')
ar_model = ar.fit()
ar_coeffs.append(ar_model.params[1])
# 将AR系数添加到统计信息中
stats.loc['AR'] = ar_coeffs
# 打印统计信息
print(stats)
```
在这个示例代码中,我们将`fit()`方法中的`ic`参数移除。
相关问题
File "D:\PycharmProjects\pythonProject1\main.py", line 19, in <module>
It seems like there is an error on line 19 of the "main.py" file in the "pythonProject1" directory. Without seeing the code, it is difficult to determine the exact cause of the error. Can you provide more information or the code snippet from line 19?
Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 39, in <module> ar = sm.tsa.AR(data[col]) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\tsa\ar_model.py", line 822, in __init__ raise NotImplementedError( NotImplementedError: AR has been removed from statsmodels and replaced with statsmodels.tsa.ar_model.AutoReg.上述代码出现报错
这个错误提示说明您使用的版本的`statsmodels`库已经不再支持使用`AR`方法,而应该使用`AutoReg`方法。您需要将代码中的`AR`替换为`AutoReg`。
以下是示例代码:
```python
import pandas as pd
from scipy.stats import skew, kurtosis
import statsmodels.api as sm
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 将非数值类型的值替换为NaN
data = data.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
# 计算均值、标准差、最大值、最小值等统计信息
stats = data.describe()
# 计算偏度和峰度
stats.loc['skew'] = skew(data)
stats.loc['kurt'] = kurtosis(data)
# 计算AR系数
ar_coeffs = []
for col in data.columns:
ar = sm.tsa.AutoReg(data[col], lags=1, trend='c')
ar_model = ar.fit(ic='aic')
ar_coeffs.append(ar_model.params[1])
# 将AR系数添加到统计信息中
stats.loc['AR'] = ar_coeffs
# 打印统计信息
print(stats)
```
在这个示例代码中,我们将`AR`方法替换为`AutoReg`方法,并且使用`lags`参数指定滞后阶数,使用`trend`参数指定是否包含截距。同时,我们也将`ic`参数移动到了`fit()`方法中。