Detaillierte Erläuterung des ARIMA-Modells in Python

Das ARIMA-Modell ist ein statistisches Modell zur Verarbeitung von Zeitreihen. Es kann zur Vorhersage zukünftiger Werte, zur Analyse historischer Daten, zur Identifizierung von Trends und Zyklen usw. verwendet werden. In Python werden ARIMA-Modelle über das Paket statsmodels implementiert.

Der Name dieses Modells besteht aus drei Teilen: AR (Auto-Regressive), I (Integrated) und MA (Moving Average). Die Funktionen dieser drei Teile sind: AR wird verwendet, um die lineare Kombination des aktuellen Werts und mehrerer vorheriger Werte darzustellen. I wird verwendet, um die Differenz zwischen den Daten darzustellen vergangene Werte. Das ARIMA-Modell ist ein Modell, das diese drei Teile kombiniert und Zeitreihendaten effektiv vorhersagen und beschreiben kann.

Die Hauptannahme des ARIMA-Modells besteht darin, dass die Zeitreihe stationär ist, was bedeutet, dass sich der Mittelwert und die Varianz der Zeitreihe im Laufe der Zeit nicht wesentlich ändern, sodass die Vorhersagen des Modells genauer sein können.

Die spezifischen Schritte zur Verwendung des ARIMA-Modells sind wie folgt:

1 Bestimmen Sie die für das Modell erforderliche Reihenfolge, dh die p-, d- und q-Werte in ARIMA (p, d, q).

Dabei repräsentiert p die Ordnung des AR-Modells, d die Differenzordnung der Daten und q die Ordnung des MA-Modells.

2. Konstruieren Sie ein ARIMA-Modell gemäß der festgelegten Reihenfolge.

3. Verwenden Sie das Modell, um die Daten anzupassen und die Modellparameter zu erhalten.

4. Führen Sie Modelltests und Diagnosen durch, stellen Sie fest, ob das Modell gut passt, und bewerten Sie die Vorhersageergebnisse.

Das Folgende ist ein Beispiel für die Verwendung eines ARIMA-Modells zur Vorhersage einer Zeitreihe:

"""
pandas als pd importieren
numpy als np importieren
matplotlib.pyplot als plt importieren
statsmodels.api als sm importieren

Erstellen eine Zeitreihe

dates = pd.date_range('20210101', periods=365)
data = pd.Series(np.random.randn(365), index=dates)

Datenvorverarbeitung, Differenz

data_diff = Daten . diff().dropna()

Erstellen Sie ein ARIMA-Modell

model = sm.tsa.ARIMA(data_diff, order=(1, 1, 1))

Passen Sie das Modell an und erhalten Sie die Modellparameter

results = model. fit()

Modelltests und -diagnose durchführen

results.summary()

Modellvorhersage durchführen

predictions = results.predict(start='20220101', end='20221231')
"""

In diesem Beispiel erstellen wir zunächst eine Zeitreihe mit Zufallsdaten und führen dann eine Differenzverarbeitung durch, das heißt, wir setzen die Anzahl der Datendifferenzen auf 1. Als nächstes wird ein ARIMA-Modell erstellt, in dem die Werte der Ordnungen p, d und q 1, 1 bzw. 1 sind. Passen Sie dann das Modell an und erhalten Sie die Parameter des Modells. Abschließend wurde die Modellvorhersage durchgeführt und die Vorhersageergebnisse für das nächste Jahr erhalten.

Kurz gesagt ist das ARIMA-Modell ein sehr leistungsfähiges und häufig verwendetes Zeitreihenanalysetool. In Python kann das ARIMA-Modell einfach mit dem Paket statsmodels implementiert werden, was großen Komfort für die Vorhersage und Analyse von Zeitreihen bietet.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetaillierte Erläuterung des ARIMA-Modells in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!