ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12] 的模型口径是多少
时间: 2024-04-07 16:32:43 浏览: 35
ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12]的模型口径包括以下几个参数:
1. 阶数:ARIMA(2,1,2)表示该模型为ARIMA模型,其中2表示自回归阶数,1表示差分阶数,2表示移动平均阶数。
2. 季节性:[12]表示该模型具有季节性,季节长度为12个月。
3. 季节性阶数:(0,0,2)表示季节性ARIMA模型的阶数,其中0表示季节性自回归阶数,0表示季节性差分阶数,2表示季节性移动平均阶数。
因此,ARIMA(2,1,2)(0,0,2)[12]的模型口径为:具有2阶自回归、1阶差分、2阶移动平均、季节长度为12个月的季节性ARIMA模型,季节性阶数为0、0、2。
相关问题
arima(1,2,2)的模型表达式
ARIMA(1,2,2)模型的表达式为:
Δ^2y_t = c + φ_1 Δ^2y_{t-1} + θ_1ε_{t-1} + θ_2ε_{t-2} + ε_t
其中,Δ^2y_t 表示对y_t进行两阶差分,c为常数,φ_1为AR(1)系数,θ_1和θ_2为MA(1)和MA(2)系数,ε_t为白噪声随机误差。
ARIMA模型的一般形式为ARIMA(p,d,q),其中p为AR项阶数,d为差分阶数,q为MA项阶数。在本例中,p=1,d=2,q=2。
arima(0,1,1)模型代码
下面是Python中使用ARIMA(0,1,1)模型的示例代码:
```python
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 数据准备
data = [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
# 创建ARIMA模型并拟合数据
model = ARIMA(data, order=(0, 1, 1))
model_fit = model.fit(disp=0)
# 输出模型的summary
print(model_fit.summary())
# 预测未来数据
forecast = model_fit.forecast(steps=3)
print(forecast)
```
这段代码首先导入了ARIMA模型,然后准备了一组数据。接下来创建了一个ARIMA(0,1,1)模型,并使用`fit()`方法拟合了数据。然后使用`summary()`方法输出了模型的summary。最后使用`forecast()`方法预测了未来3个时间步的数据。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![xlsx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083732.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)