程序开发
ARIMA和SARIMAX能够很好地预测数据，但预测结果比较直线/均匀。
下面是使用ARIMA和SARIMAX模型进行时间序列预测的示例代码：import pandas as pdimport numpy as npfrom stat...
ARIMA和SARIMAX模型的参数如何设置？
ARIMA和SARIMAX模型是常用的时间序列预测模型。在这两个模型中，参数的设置非常重要。以下是一些关于如何设置ARIMA和SARIMAX模型的参数的建议：A...
ARIMA函数不输出AICC，BIC，x或拟合值。我没有正确格式化时间序列吗？
使用ARIMA模型进行时间序列分析时，可以使用statsmodels库中的ARIMA函数。然而，ARIMA函数不会直接输出AICC（corrected Akai...
Arima给出的是趋势线而不是预期的预测结果。
需要使用Arima模型的predict()方法来获得预测结果。以下是一个示例代码：import pandas as pdfrom statsmodels.tsa...
ARIMAforecastingflatline”改写为中文。
ARIMA是时间序列分析中常用的一种预测模型，可以用来预测未来一段时间内的趋势和规律。当ARIMA预测结果为“flat line”时，表示预测的结果是一个稳定的...
ARIMA方差作为从ARIMA模型进行模拟的起点
我们可以使用Python中的statsmodels库，通过估计ARIMA模型来获取模型参数，然后使用这些参数来生成指定长度的数据序列。具体步骤如下：1.导入必要...
ARIMA的多变量时间序列预测
ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列预测方法，适用于单变量的时间序列预测。然而，如果要处理多变量的时间序列预测问题，可以使用VARIMA（向量自...
ARIMA存在的问题
ARIMA（差分自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列分析方法，但它存在一些问题，如：对于长期预测，ARIMA模型表现不尽人意，因为其预测精度受到时间跨度和数...
ARIMA报错TypeError:ARIMA.fit()gotanunexpectedkeywordargument'trend'
这个错误是因为 ARIMA 模型不支持 'trend' 这个参数。可以通过使用 SARIMAX 模型来解决这个问题。SARIMAX 是 ARIMA 的变种，支持...
ARIMA/SARIMAX用于时间序列预测
ARIMA（自回归移动平均模型）和SARIMAX（季节性自回归移动平均模型）是常用的时间序列预测方法。下面是一个使用ARIMA/SARIMAX进行时间序列预测的...
arima.sim()函数在R中生成的数据频率是什么？
arima.sim()函数在R中生成的数据频率取决于所使用的参数。该函数可以生成具有不同频率的时间序列数据，例如每日、每月或每年数据。要生成特定频率的时间序列数...
arima.sim()函数的条件语句：在任务1中出错，“ma”顺序规范不一致。
此错误可能是由于将不同的ma参数规范与arima.sim()函数一起使用导致的。为了解决此问题，请确保在使用arima.sim()函数时在ma参数中使用与“or...
arima.sim()函数的变体：样本大小、phi值和标准差值的变化。
arima.sim()函数是R语言中用来生成ARIMA模型的时间序列数据的函数。它可以根据给定的参数生成符合ARIMA模型的随机样本。要改变样本大小、phi值和...
ARIMA-PACF和ACF看起来相似的问题如何解决？
当使用ARIMA模型时，如果PACF和ACF图看起来相似，则表明模型可能需要进一步调整。这可能是由于存在趋势或季节性因素，或者数据可能不是平稳的。为了解决这个问...
arima(p, order=c(2,1,2))和arima(diff(p), order=c(2,0,2))得到了不同的系数。
以下是一个使用R语言的示例代码，演示了如何使用arima函数和diff函数来得到不同的ARIMA模型系数：# 创建一个时间序列pp <- c(1, 2, 3, ...
ARIMA(2,1,1) 是什么意思？
ARIMA（2,1,1）是一种时间序列模型，表示自回归综合移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Mod...
ARIMA(1 1 0)(0 1 0) 12 的数学方程为：
ARIMA模型是一种时间序列预测模型，可以用来预测未来的观测值。ARIMA模型的数学方程可以表示为：[ (1-\phi_1B)(1-B)(X_t-\mu) = ...
arima$residuals不包含日期
在使用ARIMA模型进行时间序列分析时，通常会计算模型的残差（residuals）以评估模型的拟合程度。ARIMA模型的残差是指实际观测值与模型预测值之间的差异...
ARIMA numpy.linalg.LinAlgError: 数组不能包含infs或NaNs
这个错误通常发生在使用ARIMA模型进行时间序列预测时，数据中包含无穷大或NaN（Not a Number）的情况。以下是一些解决方法：检查数据：首先，检查输入...
ARIMA 拟合效果良好，但在预测时返回“Nan”。
当使用ARIMA模型进行拟合时，有时候在预测时会返回NaN（Not a Number）。这通常是由于模型参数设置不当或数据不适合ARIMA模型引起的。以下是一些...