我正在尝试为ARMA值确定p和q的值。时间序列已经是固定的，我正在寻找ACF和PACF图，但我需要“在路上”获得这些p和q值(就像执行模拟一样)。我注意到在statsmodels中实际上有两个用于acf和pacf的函数，但我不知道如何正确使用它们。代码看起来是这样的 from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
浏览 76提问于2020-09-17得票数 0
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ARIMA结果解释
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我如何解释ARIMA的结果。我有一个不同的系列，我实现了2个ARIMA模型ARIMA2,1,0和ARIMA 1,1,0。哪个更好，我还绘制了ACF和PACF，我假设2,1,0应该是好的，ACF逐渐减少，PACF下降到2左右。虽然我听说，即使在绘制了ACF和PACF之后，我们通常也会尝试一些或循环所有其他方法来找到最好的。我们是否看到要比较的AIC/BIC或其他统计
浏览 12提问于2017-07-05得票数 0
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我正在使用ARIMA进行时间序列分析，我绘制了Acf和Pacf来指定AR和MA值(p，q)，然而，当我绘制它们时，即使我指定了lag.max= 20，Pacf也显示出很大的滞后，比如10000、40000和70000。在Acf图中，它显示max.lag =20 谁能解释一下为什么我的Pacf和Acf有不同的滞后范围？ ? ? 下面是我的代码： AcfData<- Acf</e
浏览 43提问于2019-02-11得票数 0
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我有60个月的月度销售数据，从2009年1月到12月-20013，并试图通过ARIMA模型预测即将到来的6个月的销售。, header=TRUE)当我尝试绘制acf带有plot=FALSE的ACF值也变得奇怪(它没有显示lag，它已经计算了自相关)。我无法解释这一点，也找不到自相关消亡到零的滞后数量。acf(dataInTi
浏览 10提问于2014-06-02得票数 1
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我正在尝试确定我的p，d，q值，用于ARIMA模型，并且我已经进行了一个更充分的测试，确定我的时间序列是平稳的。但是，当我绘制ACF和PACF绘图时，我得到以下内容：
from statsmodels.graphics.tsaplots import plo
浏览 5提问于2022-01-03得票数 0
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我的教授和我是R时间序列分析的新手，他们正在尝试模拟ARMA模型。然而，我们很难理解时间序列模拟的参数来自哪里。当使用arima.sim()函数在R中模拟ARMA模型时，该函数中需要的一个参数是model =，它是一个列表，其中的组件ar和ma分别给出AR和MA系数。我们遇到的问题是，我们不知道这些AR和MA系数来自哪里。有人碰巧知道系数是从哪里来的吗？
我已经尝试在互联网上搜索关于这个问题的信息。然而，我看到的唯一
浏览 1提问于2019-08-31得票数 1
利用acf，我们可以在基本的R图中生成ACF plot。acf(x)下面的代码可以用于获取ACF plot中的ggplot2。conf.level <- 0.95bacf <- acf(x, plot = FALSE)
bacfdf<- with(bacf, data.frame(lag, acf
浏览 4提问于2013-07-22得票数 20
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我计划为模拟时间序列建立一个自定义的ACF和PACF图。<- acf(ts, plot=FALSE)$acf %>% ggplot(aes(x=lags, y =") +
pacf_ver_conf <- pa
浏览 0提问于2017-03-12得票数 3
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我需要知道如何计算/确定基于acf和pacf图的ARIMA模型的p和q值。请帮帮忙
浏览 0提问于2019-08-04得票数 4
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我很难阅读ACF和PACF图，也很难确定模型的滞后。和PACF，我执行了以下操作：NLdailyts <- ts(NLdaily$load, frequency =365.25, start = c(2010,1,1to days ## Plot the acf
plot(acfpl, xlab="Lag (days)"
浏览 17提问于2017-04-12得票数 4
我正在尝试建立SARIMAX模型，试图从ACF，PACF图中确定(p，d，q) & (P，D，Q，s)值。我的序列是固定的，不需要任何差异(基于ADF测试)。虽然我从PACF图中了解到p=2和q=2 (尽管ACF呈指数衰减，但我相信这可能是由于相互滞后的累积影响)应该足够好，但我有点困惑如何才能得出季节性部分的P，Q值。我的数据是大约4年来每天的观察结果。这是无差异原始数据的ACF和
浏览 28提问于2020-01-27得票数 0
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谁能帮我解释一下ACF/PACF图，以识别ARIMA模型中AR和MA的值？ 我的数据集是办公室的网络流量，这意味着它具有168个点的季节性(每小时聚合)。这是因为所有相同日期的流量都是相似的(例如，所有周一的都会看到繁忙的交通) 图acf和pacf ?
浏览 135提问于2019-02-18得票数 1
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ARIMA模型有三个参数: AR滞后、积分顺序和MA滞后。
我遵循这个过程，他们只是通过尝试(增加延迟)不同的模型来估计什么是最好的参数，并检查它是否增加了日志的可能性和降低了信息标准。
浏览 8提问于2022-01-12得票数 0
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对于Arima中的MA模型，为什么顺序引用acf，而不引用pacf？强调的是为什么PACF不能。在https://towardsdatascience.com/significance-of-acf-and-pacf-plots-in-time-series-analysis-2fa11a5d10a8中为什么会这样？由于我们的序列是残差的线性组合，而任何时间序列本身的滞后都不能直接解释它的存在(
浏览 0提问于2019-08-19得票数 1
在过去的几天里，我着迷于使用统计模型(Python)的Times系列。我是TS领域的新手，尽管我对各种回归模型有更好的理解。我还计算了ARIMA模型的参数p，d和q，使用ACF和PACF图。我将模型拟合到驻留的TS或残差(我从seasonal_decompose获得)。令人高兴的是，我也得到了一个预测。我需要它的趋势和季节周期。假设我有时间t1-t100的数据，我需要从t101-t110进行预测。对
浏览 7提问于2016-07-27得票数 1
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我很难理解如何在ARIMA中确定p和q。我所理解的是，PACF截断决定了p，而ACF hit非常低决定了q，但同时PACF的截断决定了p等于AR(q)？我还是很困惑。然后我自己尝试建立ARIMA模型，我得到了ACF和PACF。我假设p是16，因为它在滞后16处被切断(突然命中零)。q是1，因为它在滞后1处非常低。所以我的ARIMA顺序是(16,0,1)。我是从kaggle和here
浏览 41提问于2020-04-27得票数 1
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我可以通过第一次和第十二次(季节性)差异来解决这两个问题:diff(数据)，12)。这样做之后，下面是生成数据的图这个数据看起来不太好。当平均值不变时，随着时间的推移，我们看到了漏斗效应。以下是ACF/PACF：
任何可能的建议都可以尝试。我使用了auto.arima()函数，它提出了ARIMA(2,0,2)xARIMA(1,0,2)(12)模型。然而，当我从适当的位置取下残差时，很明显它们仍然有某种结构。下面是fit和ACF</e
浏览 4提问于2017-04-25得票数 4
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我的时间序列在观察部分自相关( PACF )图时似乎有明显的滞后，即PACF值大于蓝色置信区间。我想通过编程验证这一点，但它似乎不起作用。我用状态模型时间序列api绘制了PACF图，显示出第一个滞后是显著的。因此，我使用在每个点上获得PACF值和置信区间，但两者之间的置信区间不匹配。更奇怪的是，使用了基本的估计函数，因此它们都应该匹配。import matplotlib.pyplot as plt
x = np
浏览 9提问于2020-05-17得票数 4
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从2016年5月1日至2017年5月31日，每天有96次能源消耗观测。我正在尝试R中的ARIMA模型来拟合这些时间序列观测。我选择了时间序列的频率为96。总共有38016个观测结果。从其中减去季节性成分，使之去季节化。：
最后一个时间序列的PACF：
有三个问题：
通常情况下，ACF的X轴和时间序列的PACF
浏览 4提问于2017-07-13得票数 0
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我试图在时间序列问题中找到acf的值。我有一个2003年到2017年的数据集。我使用以下函数创建时间序列数据当我试图用函数来绘制acf的值时我的图是这样的在使用时间序列函数时，我无法得出'p‘值应该是什么的结论。
浏览 1提问于2018-10-03得票数 3
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