Python의 ARIMA 모델에 대한 자세한 설명

ARIMA 모델은 시계열 처리에 사용되는 통계 모델로 미래 가치 예측, 과거 데이터 분석, 추세 및 주기 식별 등에 사용할 수 있습니다. Python에서 ARIMA 모델은 statsmodels 패키지를 통해 구현됩니다.

이 모델의 이름은 AR(자동 회귀), I(통합) 및 MA(이동 평균)의 세 부분으로 구성됩니다. 이 세 부분의 기능은 다음과 같습니다. AR은 현재 값과 여러 이전 값의 선형 조합을 나타내는 데 사용됩니다. I는 데이터 간의 차이를 나타내는 데 사용됩니다. MA는 현재 값과 여러 이전 값의 선형 조합을 나타내는 데 사용됩니다. 과거의 가치. ARIMA 모델은 이 세 부분을 결합한 모델로 시계열 데이터를 효과적으로 예측하고 설명할 수 있습니다.

ARIMA 모델의 주요 가정은 시계열이 고정되어 있다는 것입니다. 즉, 시계열의 평균과 분산은 시간이 지나도 크게 변하지 않으므로 모델의 예측이 더 정확해질 수 있습니다.

ARIMA 모델을 사용하는 구체적인 단계는 다음과 같습니다.

1. 모델에 필요한 순서, 즉 ARIMA(p, d, q)의 p, d, q 값을 결정합니다.

그 중 p는 AR 모델의 순서를 나타내고, d는 데이터의 차분 순서를 나타내며, q는 MA 모델의 순서를 나타냅니다.

2. 결정된 순서에 따라 ARIMA 모델을 구성합니다.

3. 모델을 사용하여 데이터를 피팅하고 모델 매개변수를 얻습니다.

4. 모델 테스트 및 진단을 수행하고 모델이 잘 맞는지 확인하고 예측 결과를 평가합니다.

다음은 ARIMA 모델을 사용하여 시계열을 예측하는 예입니다.

"""
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

Create 시계열

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

데이터 전처리, 차이

data_diff = data .diff().dropna()

ARIMA 모델 구축

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

모델을 피팅하고 모델 매개변수 가져오기

results = model.fit()

모델 테스트 및 진단 수행

results.summary()

모델 예측 수행

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

이 예에서는 먼저 임의의 데이터가 포함된 시계열을 생성한 다음 차등 처리를 수행합니다. 즉, 데이터의 차이 수를 1로 설정합니다. 다음으로 p, d, q 차수 값이 각각 1, 1, 1인 ARIMA 모델을 구성합니다. 그런 다음 모델을 피팅하고 모델의 매개변수를 가져옵니다. 마지막으로 모형 예측을 수행하여 차년도 예측 결과를 얻었다.

간단히 말하면 ARIMA 모델은 매우 강력하고 일반적으로 사용되는 시계열 분석 도구입니다. Python에서는 시계열 예측 및 분석에 큰 편의성을 제공하는 statsmodels 패키지를 사용하여 ARIMA 모델을 쉽게 구현할 수 있습니다.

위 내용은 Python의 ARIMA 모델에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!