Detaillierte Erläuterung des autoregressiven gleitenden Durchschnittsmodells in Python

Python ist eine im Bereich der Datenwissenschaft weit verbreitete Programmiersprache. Das ARMA-Modell (Autoregressive Moving Average) ist ein sehr wichtiges Modell in der Zeitreihenanalyse. In diesem Artikel wird das ARMA-Modell in Python ausführlich vorgestellt.

1. Was ist das ARMA-Modell?

Das autoregressive Moving-Average-Modell (ARMA) ist ein gängiges Modell in der Zeitreihenanalyse, das zur Beschreibung der Periodizität und des Trends in Zeitreihendaten verwendet wird. Mit ARMA-Modellen lassen sich Werte zu zukünftigen Zeitpunkten vorhersagen und der Einfluss einzelner Faktoren auf die Ergebnisse bewerten.

Im ARMA-Modell bedeutet Autoregression (AR), dass der Wert des aktuellen Zeitpunkts von den Werten mehrerer vorheriger Zeitpunkte abhängt, während gleitender Durchschnitt (MA) bedeutet, dass der Wert des aktuellen Zeitpunkts von den Werten abhängt Fehler der vorherigen Zeitpunkte. Das ARMA-Modell kombiniert diese beiden Faktoren zu einem Gesamtmodell, wobei „p“ die Ordnung des AR-Teils und „q“ die Ordnung des MA-Teils darstellt.

2. Wie verwende ich das ARMA-Modell?

Es gibt in Python einige leistungsstarke Bibliotheken für die Zeitreihenanalyse und -prognose, wie z. B. Statsmodels, Pandas und Matplotlib. Der folgende Code zeigt, wie das ARMA-Modul der Statsmodels-Bibliothek verwendet wird:

import pandas as pd
import statsmodels.tsa.arima_model as ARMA
 
# 读取数据并将日期列设置为索引
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date')
 
# 建立ARMA模型
model = ARMA(data, order=(p, q))
 
# 拟合模型
results = model.fit()
 
# 预测未来值
future_values = results.predict(start='2022-01-01', end='2022-12-31')

In diesem Beispiel lesen wir zunächst die Zeitreihendaten über Pandas und legen die Datumsspalte als Index fest. Anschließend verwenden wir das ARMA-Modul der Statsmodels-Bibliothek, um das Modell zu erstellen, wobei „p“ und „q“ die Parameter des ARMA-Modells sind. Als nächstes passen wir das Modell an, generieren vorhergesagte Werte und speichern die Ergebnisse in der Variablen „future_values“.

3. Wie ist das ARMA-Modell zu bewerten?

Sobald wir das ARMA-Modell erstellt und Vorhersagen generiert haben, müssen wir das Modell bewerten, um festzustellen, ob es die Anforderungen erfüllt. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Bewertungsmethoden aufgeführt:

1. Restdiagnose

Residuen sind die Unterschiede zwischen den vorhergesagten Werten des Modells und den tatsächlichen Werten. Die Residuendiagnose ist eine gängige Methode zur Bewertung eines Modells, indem überprüft wird, ob die Residuen unter den Annahmen Mittelwert Null, konstante Varianz und Zufälligkeit normalverteilt sind.

import statsmodels.stats.diagnostic as diag
 
res = results.resid
p_value = diag.acorr_ljungbox(res, lags=[20])

Dieses Code-Snippet führt einen Ljung-Box-Test durch, um zu prüfen, ob die Residuen autokorreliert sind. Prüfen Sie einfach, ob die Restwerte relevant sind.

2. Informationskriterium

Das Informationskriterium ist eine Methode zur Beurteilung der Qualität eines Modells, die auf der Grundlage des Anpassungsgrads des Modells, der Parameter und der Anzahl der Stichproben berechnet werden kann. Ein niedrigeres Informationskriterium weist auf ein besseres Modell hin.

aic, bic = results.aic, results.bic

Dieses Code-Snippet berechnet das Akaike-Informationskriterium (AIC) und das Bayesianische Informationskriterium (BIC) des Modells und speichert die Ergebnisse in den entsprechenden Variablen.

4. Zusammenfassung

Das autoregressive gleitende Durchschnittsmodell ist ein wichtiges Konzept in der Zeitreihenanalyse. Vorhandene Bibliotheken wie Statsmodels, Pandas und Matplotlib in Python können verwendet werden, um auf einfache Weise ARMA-Modelle zu erstellen, zukünftige Werte vorherzusagen, die Modellqualität zu bewerten und andere Operationen durchzuführen. Mit diesen Tools und Methoden können wir problemlos Zeitreihenanalysen und -prognosen durchführen sowie Anpassungen und Verbesserungen vornehmen, um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

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