ARIMA 语法解释

什么是 ARIMA?

ARIMA 是自回归（AR）综合移动平均（MA）模型的整合模型，意思是这个模型将自回归模型和移动平均模型结合起来，对于时间序列数据进行预测和分析。ARIMA 模型在分析和预测时间序列数据中非常常见，被广泛用于金融，经济学，自然资源和气象等领域。

ARIMA 模型通常包含三个部分：

• 自回归（AR）部分：当前值和单个或多个滞后值的线性组合，用于捕捉时间序列中的趋势。
• 差分（D）部分：消除时间序列的非平稳性，通常通过对时间序列取一阶或二阶差分实现。
• 移动平均（MA）部分：当前值和单个或多个滞后误差的线性组合，用于捕捉时间序列的周期性波动。

ARIMA 语法

ARIMA 模型的格式为 ARIMA(p, d, q)，其中：

• p 表示自回归部分（AR）的阶数，即用于预测的时间序列滞后值的数量。
• d 表示差分（D）部分的阶数，即对时间序列进行几次差分才能变成平稳的时间序列。
• q 表示移动平均部分（MA）的阶数，即用于预测的滞后误差的数量。

下面是一个 ARIMA 模型的例子：

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 建立模型，输入需要预测的时间序列数据和 ARIMA(p, d, q) 参数
model = ARIMA(ts_data, order=(1, 1, 1))
# 模型训练，得到拟合后的模型
model_fit = model.fit(disp=0)
# 模型预测，预测 5 步未来的数据
forecast = model_fit.forecast(steps=5)

ARIMA 使用

下面是使用 ARIMA 进行时间序列分析和预测的基本步骤：

1. 导入需要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

2. 载入时间序列数据：

ts_data = pd.read_csv('ts_data.csv')

3. 可视化时间序列数据：

plt.plot(ts_data)
plt.show()

4. 使用 ARIMA 建立模型：

model = ARIMA(ts_data, order=(1, 1, 1))

5. 训练模型：

model_fit = model.fit(disp=0)

6. 模型预测：

forecast = model_fit.forecast(steps=5)

7. 可视化预测结果：

plt.plot(forecast)
plt.show()

总结

以上就是 ARIMA 语法解释和使用教程，ARIMA 模型在时间序列预测中具有广泛的应用，但也需要注意对时间序列的非平稳性和选择适当的模型参数。