我试图在时间序列数据集上使用ARIMA算法。在我初始化模型之前，一切都很好。一旦初始化了ARIMA模型，我就会得到错误： ---> 29 raise NotImplementedError(ARIMA_DEPRECATION_ERROR)
statsmodels.tsa.arima_model.ARMA and sta
浏览 29提问于2022-05-28得票数 0
例如，假设我有一个SARIMA (p，d，q)(P，D，Q)S季节ARIMA模型。
如何使用它生成新的计数时间序列数据集？
浏览 0提问于2011-08-05得票数 5
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我已经为我拥有的数据生成了一个ARIMA模型，并需要模拟10年后生成的模型(大约3652天，因为数据是每天的)。这是最适合auto.arima生成的数据的模型，我的问题是如何将其模拟到未来？mydata.arima505 <- arima(d.y, order=c(5,0,5))
浏览 2提问于2016-06-30得票数 0
我用R的arima()和auto.arima()来预测销售额。这些数据连续三年保持在一周水平。validation_data<-ts(validation_data,frequency=52,start=c(ceiling((length_train)/52),((length_train)%%52+1)))arima_validate <-
浏览 6提问于2014-12-04得票数 1
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资料:我有不同国家和因素的时间序列数据，例如从1972年到2007年的“阿富汗”出生率()。问:我熟悉线性回归，但在如何处理时间序列数据和预测未来值方面需要一些帮助。
浏览 1提问于2016-05-31得票数 0
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我的目标是从R.中的auto.arima函数中准确地重新创建顶部的三个模型，我的示例使用以下系列：
一种从auto.arima
浏览 8提问于2020-10-01得票数 0
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我经常使用arima.sim()函数来模拟ARIMA模型，然后通过auto.arima()函数发现所模拟的ARIMA模型与我在arima.sim()函数中指定的不同。我进一步研究了如何通过使用相同的arima.sim()详细描述相同的ARIMA模型来模拟ARIMA模型，然后使用auto.arima() 对每个模型进行检验。(n = num, mo
浏览 1提问于2020-06-27得票数 1
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信号看起来是这样的
模型= ARIMA(output.values，order=(2，1))当我用
model_fit.plot_predict
浏览 3提问于2020-10-13得票数 0
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我试图使用R包预测来拟合arima模型(函数Arima)，并自动选择合适的模型(使用函数auto.arima)。=F)
然后，我使用函数auto.arima为相同的数据自动选择合适的模型。从上述两个模型中选择具有较低BIC的模型，或者从Arima未估计的模型中选择一个模型。对于第一种模型，Arima计算的BIC为10405.81，而模型<
浏览 1提问于2016-05-30得票数 4
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在线文档表明，遮罩下的算法与估计Arima模型的算法是相同的。在一些测试中，对于Kaggle数据集，我有不同的模型: ARIMA函数显示给我一个sArima，auto.arima只显示Arima模型。model(arima = ARIMA(sales))# A mable: 1 x 2 store arima
<顺便说一句，
浏览 15提问于2021-12-13得票数 3
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AR(2)模型可以用代码来写吗： result.ar1 <- arima(indprod.ts, order = c(1, 0, 0)) c(1，0，0)基本上是正确的吗？
浏览 29提问于2021-04-21得票数 0
我试着查看了关于SARIMA、auto arima等的文档。我什么也得不到。有没有人知道如何在Python中做到这一点？这是一个熊猫数据帧。
浏览 22提问于2021-04-25得票数 0
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, 156, 165, 171, 175, 177, 182, 193, 204, 208, 210, 215, 222, 228, 226, 222, 220)}与预测包中的Arima(data,c(5,1,4))和Arima(diff(data),c(5,0,4))相同一个相关的问题是，在一个<
浏览 3提问于2009-11-03得票数 3
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我不熟悉R，但我已经能够编写代码来估计ARIMA模型的参数，该模型可以对文件中的某些数据进行任意顺序的估计。它看起来是这样的：data <- as.ts(data)
arima_results<- arima0(data, order=c(2, 0, 2), include.mean=
浏览 0提问于2020-02-18得票数 0
检验不同的天气参数是否能更好地预测my模型(SARIMA/SARIMAX)。之后，我希望在表中有一个输出，在该表中存储预测的RMSE。如果auto_arima为此选择了参数，那也是很好的。有没有人有一个想法或函数，我可以用来创建多个模型(每个压缩代码与选定的参数)和表？
我现在读到了一些关于金字塔的东西，但我不太确定这是否是正确的包，无论如何我也找不到类似的例子。
浏览 13提问于2022-01-19得票数 0
# ARIMA exampledata = [200,30,30,35,30,20,26,35,30,33,40,29,29,30,30,30,30,20,26,35,30,33,40,29,29,30,30,30]model = ARIMA(data, order=(10, 1, 10))# make prediction
yhat =model_fit
浏览 4提问于2021-09-03得票数 1
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我试图向自己解释将ARIMA模型应用于时间序列数据集的预测结果。数据来自M1-大赛，该系列为MNB65。我正在尝试将数据拟合到ARIMA(1,0,0)模型，并获得预测。我使用的是R。下面是一些输出片段：Series: x Call: arima(x = x对于ARIMA(2,0,0)也是如此，它是使用auto.a
浏览 7提问于2010-04-21得票数 15
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我使用auto.arima()函数建立ARIMA模型，然后计算预测精度： library(fpp2)
test <- window(AirPassengers, start = 1960)
ARIMAf <-
浏览 24提问于2020-01-26得票数 1
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index = time, regular = TRUE) %>% dplyr::arrange(time)
df %>% fabletools::model(fable::ARIMA(V ~ pdq(3, 0, 0) + PDQ(0, 0, 0))) %>% report()
as.ts(df) %>% forecast::Arima(c(3,0, 0), include.mean = TRUE)Series: V
Model: <em
浏览 2提问于2020-01-15得票数 0
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我目前正在使用带金字塔的ARIMA，当使用金字塔的ARIMA()创建一个ARIMA对象时，我可以分隔一个外生参数，但是当调用fit()时，我不能指定一个外生变量。然而，对于状态模型，我看到这是相反的。我不能用ARIMA()指定一个外生参数，但是我可以用fit()指定一个参数。
如果我想为ARIMA()和fit()都包含一个外生参数，我应该使用哪一个？
浏览 0提问于2018-07-26得票数 2
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