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python如何實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)時(shí)間序列的建模-創(chuàng)新互聯(lián)

這篇文章主要講解了python如何實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)時(shí)間序列的建模,內(nèi)容清晰明了,對(duì)此有興趣的小伙伴可以學(xué)習(xí)一下,相信大家閱讀完之后會(huì)有幫助。

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一、平穩(wěn)序列建模步驟

假如某個(gè)觀察值序列通過(guò)序列預(yù)處理可以判定為平穩(wěn)非白噪聲序列,就可以利用ARMA模型對(duì)該序列進(jìn)行建模。建模的基本步驟如下:

(1)求出該觀察值序列的樣本自相關(guān)系數(shù)(ACF)和樣本偏自相關(guān)系數(shù)(PACF)的值。

(2)根據(jù)樣本自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的性質(zhì),選擇適當(dāng)?shù)腁RMA(p,q)模型進(jìn)行擬合。

(3)估計(jì)模型中位置參數(shù)的值。

(4)檢驗(yàn)?zāi)P偷挠行浴H绻P筒煌ㄟ^(guò)檢驗(yàn),轉(zhuǎn)向步驟(2),重新選擇模型再擬合。

(5)模型優(yōu)化。如果擬合模型通過(guò)檢驗(yàn),仍然轉(zhuǎn)向不走(2),充分考慮各種情況,建立多個(gè)擬合模型,從所有通過(guò)檢驗(yàn)的擬合模型中選擇最優(yōu)模型。

(6)利用擬合模型,預(yù)測(cè)序列的將來(lái)走勢(shì)。

二、代碼實(shí)現(xiàn)

1、繪制時(shí)序圖,查看數(shù)據(jù)的大概分布

trainSeting.head()
Out[36]: 
date
2017-10-01 126.4
2017-10-02  82.4
2017-10-03  78.1
2017-10-04  51.1
2017-10-05  90.9
Name: sales, dtype: float64

plt.plot(trainSeting)

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