我有一个长度为177的数据帧，我想计算和绘制部分自相关函数(PACF)。我导入了数据等，我做到了： from statsmodels.tsa.stattools import pacfplt.vlines(xs, 0, ys[0])
plt.plot(ys[1]) 使用的方法导致非常长的延迟(90ish)
浏览 48提问于2019-03-20得票数 8
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我正在尝试为ARMA值确定p和q的值。时间序列已经是固定的，我正在寻找ACF和PACF图，但我需要“在路上”获得这些p和q值(就像执行模拟一样)。我注意到在statsmodels中实际上有两个用于acf和pacf的函数，但我不知道如何正确使用它们。代码看起来是这样的 from statsmodels.tsa.stattools import acf, pacf
浏览 76提问于2020-09-17得票数 0
我想在python中实现R的auto.arima()函数的等价物。在R中，auto.arima函数以时间序列值作为输入，计算ARIMA阶参数(p，d，q值)并拟合模型，不需要提供p，d，q值作为用户的输入。我想使用python中的auto.arima函数的等价物(不调用auto.arima R)来预测时间序列中的未来值。
浏览 0提问于2016-12-15得票数 1
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假设您正在尝试度量特定事件流的季节性是否一致，即时间序列中的事件或多或少发生在模式上，如时尚。如何通过算法度量和提取季节性？
目前，我正在使用自相关来查看明显的季节性(月)数据事件。我很难找到如何编写一个算法来测试一个月是否有季节性的东西。下图显示了pacf函数在statsmodels.tsa.stattools库中的结果。从图中可以清楚地看出，如何使用数组来确定
浏览 0提问于2019-12-05得票数 1
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这是从2016-06-05到2019-12-31的每日入场券。这是我的数据：1465344000, 1465430400, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L,
0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 1L, 2L, 1L, 2L, 0L, 1<
浏览 6提问于2022-06-30得票数 1
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我的时间序列在观察部分自相关( PACF )图时似乎有明显的滞后，即PACF值大于蓝色置信区间。我想通过编程验证这一点，但它似乎不起作用。我用状态模型时间序列api绘制了PACF图，显示出第一个滞后是显著的。因此，我使用在每个点上获得PACF值和置信区间，但两者之间的置信区间不匹配。更奇怪的是，使用了基本的估计函数</e
浏览 9提问于2020-05-17得票数 4
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航空乘客数据集是可用的这里，但它也附带在R中。from statsmodels.graphics import tsaplots在我的图表中，我没有看到显著的峰值，
浏览 0提问于2021-11-27得票数 0
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我在计算股票收益的自相关函数。为此，我测试了两个函数，一个是内置于Pandas中的autocorr函数，另一个是statsmodels.tsa提供的acf函数。这是在以下MWE中完成的：from pandas_datareader import data
import matplotlib.pyplot as pltimport datet
浏览 2提问于2016-03-16得票数 39
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我使用ave()函数来查找数据中每个单独主题的偏自相关(pacf)。# return pacf coefficient return(pacf(x, lag.max = 1, na.action=na.pass)$acf[1])
ave(df$score, df$id, FUN=pacf1) # get <e
浏览 7提问于2019-05-07得票数 1
我有困难设置不同的x轴范围的一些子图，我正在制作。据我所知，这可能是因为调用了plot_pacf()函数而不是使用axes2.plot()# PACF plot of 1st differenced seriesaxes1.tick_params(axis='x', labelrotation=90)
plot
浏览 4提问于2022-01-25得票数 0
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Here we can take the average over the past 1 year, i.e. last 12 values.plots:
# I wanted to use method = 'ols'... but it just(自相关函数)和PACF (偏自相关函数)。当我绘制它们时，我得到了一个空白的图形，上面
浏览 6提问于2018-02-23得票数 1
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我是ARIMA模型的新手，我有一个问题是如何根据滞后来分析ACF (自相关函数)的图表。考虑ACF值0.5 (约相当于450滞后)，然后在这些值上设置arima模型，这是正确的吗？这是我的图表：这是我的arima模型的简单代码：model= ARIMA(df['valore'], order=(400,<e
浏览 1提问于2018-12-03得票数 0
我需要知道如何计算/确定基于acf和pacf图的ARIMA模型的p和q值。请帮帮忙
浏览 0提问于2019-08-04得票数 4
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当使用arima.sim()函数在R中模拟ARMA模型时，该函数中需要的一个参数是model =，它是一个列表，其中的组件ar和ma分别给出AR和MA系数。我们遇到的问题是，我们不知道这些AR和MA系数来自哪里。有人碰巧知道系数是从哪里来的吗？
我已经尝试在互联网上搜索关于这个问题的信息。然而，我看到的唯一答案是系数来自运行AC
浏览 1提问于2019-08-31得票数 1
我对如何在AR，MA，ARMA和ARIMA中计算ACF的p和PACF的Q感到困惑。例如，在R中，我们使用acf或pacf来获得最佳的p和q。
然而，根据我所读到的信息，p是AR的顺序，q是MA的顺序。假设是p=2，那么AR(2)应该是y_t=a*y_t-1+b*y_t-2+c。当lag=1,2,3...时，我们可以计算acf函数
浏览 1提问于2016-06-07得票数 4
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我正在尝试使用streamlit显示预测时间序列，但我卡住了，因为我不知道我应该首先做什么，bcs对于时间序列我使用jupyter笔记本，我困惑了如何使用streamlit显示它(静态等问题).Can这是我在spyder中的代码(我只是显示原始数据和图表，是的，我坚持部署我的预测) import streamlit as stimport numpy asnpimport
浏览 49提问于2020-12-25得票数 3
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enter code here我正在做一个项目来分析和预测客户的销售和收入的时间序列。数据是每天的形式，因此我选择频率为7。我对ARIMA模型使用了auto.arima()函数，它给出了ARIMA(0,0,0)(2,1,0)7，这意味着什么？残差图如下所示
在此之后，我添加了假日作为外生变量。)我现在得到的模型是A
浏览 1提问于2019-03-20得票数 2
我是时间序列分析的新手。我有60个月的月度销售数据，从2009年1月到12月-20013，并试图通过ARIMA模型预测即将到来的6个月的销售。file="monthlySalesData.csv", header=TRUE)当我尝试绘制acf()图来确定延迟，在此之后，我的自相关性逐渐减
浏览 10提问于2014-06-02得票数 1
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我对时间序列很陌生，用Rob的的每月臭氧浓度数据来做一些预测。在PACF图中，似乎每11个延迟就有一个模式，这使我认为我应该做更多的差异(在11个延迟时)，但是这样做会给我一个更糟糕的结果。我真的很感谢你的
浏览 0提问于2017-07-26得票数 2
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有一个数字数组，这个数组是不规则的，我们应该找到至少n个数字大于它的最大值(这个数字可能在数组中，也可能不在数组中)我解决了这个问题，但我认为它给出了一个大数列的时间限制，所以我想用另一种方式来解决这个问题，所以我用合并排
浏览 1提问于2013-11-15得票数 1
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