在不？，请问一下ARIMA用来预测时间序列数据时，如果数据不平稳，差分处理后，应该使用处理后的数据建模吗？
1条回答 默认 最新
- 2022-06-03 10:19回答 1 已采纳 重启然后重新运行一遍看看；又或者把放入模型的数据拿出来看看有没有问题。
- 2021-05-31 20:58回答 2 已采纳 应该不可以，带有季节性的非平稳序列一般有两种预测方法： 1、传统的时间序列分解法 2、ARIMA模型 这两种方法是平行的，无论哪一种方法都可以预测带有季节性的非平稳序列。 如果将时间序列分解，
- 2022-04-16 03:52回答 2 已采纳 检查一下两个系统上运行的R版本是否一样，session是否相同，如果版本不一致，升级或降级至同一版本试试。参考：https://stats.stackexchange.com/questions/44
- 2022-05-25 19:09时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测（完整源码和数据） 本程序基于MATLAB的armax函数实现arima时间序列预测； 实现了模型趋势分析、序列差分、序列平稳化、AIC准则模型参数识别与定阶、预测结果与误差分析过程...
- 2023-02-19 14:20回答 1 已采纳 这个问题可能是因为 statsmodels 版本更新导致的。在较新的版本中，fittedvalues 和 forecast 方法已经被删除，可以使用 predict 方法进行预测。 你可以尝试将代码修
- 2023-04-22 09:47回答 2 已采纳 提示是说你的MA阶数不是唯一的正整数。你检查一下代码，确保MA阶数是唯一的正整数。
- 2022-05-14 11:28回答 1 已采纳 ARIMA模型导入方式有变你把代码中from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA改为from statsmodels.tsa.arima.model im
- 2020-07-03 10:26精心编写的R语言时间序列模型（主要为Arima模型），程序里我给出了很详细的备注，相信即使是编程小白或者统计小白也可以看懂。内容包含数据集
- 2023-01-09 17:33回答 5 已采纳 intercept是指的是在所建立的ARMA模型中的截距项的估计值。 在一般的线性回归模型中，截距项（intercept）是表示当所有自变量的值都为0时，因变量的期望值的常数。然而在ARMA模型中，截
- 2023-02-04 16:48回答 4 已采纳 看下这篇博客，也许你就懂了，链接：ARIMA模型的R实现
- 2019-07-10 11:51回答 1 已采纳 https://q.cnblogs.com/q/116655/
- 2023-10-27 15:52ARIMA模型是一种广泛应用的时间序列预测模型，它结合了自回归（AR）和移动平均（MA）的概念，具有较好的灵活性和准确性。本章将介绍一个实战案例，利用Python编程语言实现了ARIMA模型并进行预测。通过这个案例，我们...
- 2021-11-15 11:02回答 1 已采纳 参考 python时间序列分析（ARIMA模型） - hou永胜 - 博客园 原文地址：https://blog.csdn.net/u011
- 2022-10-29 20:36拓端研究室TRL的博客 ARIMA代表Autoregressive Integrated Moving Average。ARIMA也被称为Box-Jenkins方法。Box和Jenkins声称，通过对系列Y t进行差分，可以使非平稳数据平稳。
- 2023-04-14 09:09时间序列预测建模，ARIMA模型的MATLAB程序实现代码 时间序列模型ARIMA的讲解与matlab代码实现（含详细讲解）
- 2022-11-08 10:43ARIMA时间序列预测模型Python代码
- 2022-11-11 11:24机器学习之心的博客 时序预测 | MATLAB实现ARIMA时间序列预测(GDP预测)
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9月9日
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