我有一段时序数据,怎么对比ARIMA(0,2,1)和ARIMA(0,1,1)或ARIMA(0,2,2)哪个更好(比较AIC)
时间: 2023-09-27 16:05:38 浏览: 34
在ARIMA模型中,AIC(赤池信息准则)可以用来比较不同参数下的模型拟合优度。AIC的计算公式为 AIC = 2k - 2ln(L),其中k为模型参数数量,L为模型的似然函数值。
要比较ARIMA(0,2,1)和ARIMA(0,1,1)或ARIMA(0,2,2)哪个更好,可以通过计算两个模型的AIC值并进行比较。AIC值越小,说明模型的拟合效果越好。
假设你已经用Python的statsmodels库拟合了这三个ARIMA模型,可以使用以下代码计算它们的AIC值:
```python
import statsmodels.api as sm
# 假设已经得到ARIMA(0,2,1)、ARIMA(0,1,1)和ARIMA(0,2,2)模型的结果对象
mod_021 = sm.tsa.ARIMA(data, order=(0,2,1)).fit()
mod_011 = sm.tsa.ARIMA(data, order=(0,1,1)).fit()
mod_022 = sm.tsa.ARIMA(data, order=(0,2,2)).fit()
# 计算AIC值
aic_021 = mod_021.aic
aic_011 = mod_011.aic
aic_022 = mod_022.aic
print('AIC值:')
print('ARIMA(0,2,1):', aic_021)
print('ARIMA(0,1,1):', aic_011)
print('ARIMA(0,2,2):', aic_022)
```
计算出AIC值后,比较三个模型的AIC值大小,AIC值最小的模型即为最优模型。
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