[Python][pmdarima] 季节性ARIMA模型学习中的白噪声检验代码在python中报错，主要是那个result[1]没有定义
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- 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
- 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
- 2024-09-02 13:22写代码的M教授的博客 SARIMA 模型SARIMA 模型是扩展了 ARIMA 模型的一种方法，全称为季节性自回归积分滑动平均模型（Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average）。它结合了 ARIMA 模型的非季节性部分和季节性成分，用于处理...
- 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
- 2019-07-10 11:51回答 1 已采纳 https://q.cnblogs.com/q/116655/
- 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
- 2019-04-25 21:26骆小胜的博客 时间序列之ARIMA模型前言ARIMA模型简介Python实现ARIMA模型预测数据的获取与准备绘制1995-2002年时间序列趋势图去均值化后ADF平稳性检验以及差分绘制自相关函数以及偏相关函数图生成一个适合你的列表创建一个表格...
- 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
- 2021-08-06 20:53回答 1 已采纳 1、这是机器学习的部分，如果有接触过，那使用回归模型即可；2、数据分析部分，使用pandas模块进行特征的分析处理；3、对于时间序列，一般会使用pandas中的 shift 函数进行时间序列的平移；4
- 2023-04-15 23:06回答 1 已采纳 不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: 以下回答来自chatgpt: 回答： 首先，由于你已经使用了一阶差分，因此可能已经降低了数据的非平稳性，但adf检验还是显示未通过。因此，我们
- ELoQJxPjd的博客 总结而言，季节性ARIMA模型是一种用于预测季节性时间序列数据的统计模型，可以通过数据的周期性、样本量的要求以及残差图、ACF图、PACF图和QQ图等方法来验证模型的有效性。在实际应用中，可以使用MATLAB等编程语言来...
- 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。
- 2023-12-18 00:20时间里的河的博客 首先对于模型： SARIMA(p,d,q)x(P,D,Q)。这里的检查主要是考虑了季节拟合之后的残差的检查。利用mape指标对拟合的效果进行评估。差分之后的绿色线条显示序列比较平稳。下面检查是否需要季节差分。
- 2019-02-17 15:22Edward Tivrusky IV的博客 SARIMAX (seasonal autoregressive integrated moving average with exogenous regressor)是一种常见的时间序列预测方法，可以分为趋势部分和周期性部分；每个部分又可以分为自回归、差分和平滑部分。 趋势稳定性...
- 2023-04-14 09:09首先，ARIMA模型是AR（自回归）、I（差分，用于处理非平稳性）和MA（滑动平均）三个概念的组合。AR部分表示当前值与过去的几个值之间的线性关系，MA部分则涉及当前值与过去误差项的线性组合。I（差分）常用于消除...
- 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。
- 2021-10-01 04:47如果数据存在明显的季节性或周期性，比如每年的繁殖季节，ARIMA模型可以通过设置适当的参数来捕获这种周期性模式。接下来，通过选择合适的AR和MA阶数，我们可以构建出既能反映周期性又可捕捉随机波动的模型。 在...
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创建了问题 11月22日
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