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确定(p，d，q) & (P，D，Q，s)在SARIMAX Python中的顺序

在SARIMAX模型中，(p, d, q)和(P, D, Q, s)是用来确定模型的顺序参数。

(p, d, q)是ARIMA模型的参数，用于描述时间序列数据的自回归、差分和移动平均部分。其中，p表示自回归项的阶数，d表示差分次数，q表示移动平均项的阶数。

(P, D, Q, s)是季节性ARIMA模型（SARIMA）的参数，用于描述时间序列数据的季节性特征。其中，P表示季节性自回归项的阶数，D表示季节性差分次数，Q表示季节性移动平均项的阶数，s表示季节性周期的长度。

在SARIMAX Python中，确定(p, d, q)和(P, D, Q, s)的顺序通常是通过观察自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来进行的。ACF图可以帮助确定q和Q的值，PACF图可以帮助确定p和P的值。根据图形的截尾性和拖尾性，选择合适的参数值。

在SARIMAX模型中，可以使用statsmodels库中的SARIMAX函数来拟合和预测时间序列数据。具体使用方法可以参考腾讯云提供的statsmodels库相关文档和示例。

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