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我很难理解如何在ARIMA中确定p和q。我所理解的是，PACF截断决定了p，而ACF hit非常低决定了q，但同时PACF的截断决定了p等于AR(q)？我还是很困惑。然后我自己尝试建立ARIMA模型，我得到了ACF和PACF。我假设p是16，因为它在滞后16处被切断(突然命中零)。q是1，因为它在滞后1处非常低
浏览 41提问于2020-04-27得票数 1
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我正在尝试建立SARIMAX模型，试图从ACF，PACF图中确定(p，d，q) & (P，D，Q，s)值。我的序列是固定的，不需要任何差异(基于ADF测试)。虽然我从PACF图中了解到p=2和q=2 (尽管ACF呈指数衰减，但我相信这可能是由于相互滞后的累积影响)应该足够好，但我有点困惑如何才能得出季节性部分的P，<em
浏览 28提问于2020-01-27得票数 0
我的数据框中有两列：monthlydate和sells。d,q)这样的参数，需要三个参数，并且传统上是手动配置的。我开始用Python语言绘制ACF和PACF图，下面是输出。我不明白它表明了什么，以及我们如何使用这个图来构建ARIMA模型？We know that the PACF only describes the direct relationship between an observation and its lag.如何使用python
浏览 2提问于2020-07-08得票数 2
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我需要知道如何根据acf和pacf图计算/决定ARIMA模型的p和q值。请帮帮忙。
Date Gross_Premium2/15/2012 04/15/2012
浏览 23提问于2019-08-13得票数 0
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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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我正在尝试确定我的p，d，q值，用于ARIMA模型，并且我已经进行了一个更充分的测试，确定我的时间序列是平稳的。但是，当我绘制ACF和PACF绘图时，我得到以下内容：
from statsmodels.graphics.t
浏览 5提问于2022-01-03得票数 0
利用acf，我们可以在基本的R图中生成ACF plot。acf(x)下面的代码可以用于获取ACF plot中的ggplot2。conf.level <- 0.95bacf <- acf(x, plot = FALSE)
浏览 4提问于2013-07-22得票数 20
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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
(timeseries): q=0 lag_pacf = pacf(timeseries,lag_acf: q = q + 1 elif lag_acf[0]if lag_
浏览 0提问于2016-12-15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？
浏览 1提问于2018-12-03得票数 0
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你能检查一下哪个p和q适合这个数据吗？由于其趋势，数据已经被区分了一次。 时间序列的ACF： ? 时间序列的PACF： ? 我的代码如下： plot_pacf(trainlogd.diff().dropna(), lags=40)
plt.show()
浏览 30提问于2020-02-02得票数 0
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我正在尝试用Python做一个月度房价预测模型。我现在正在使用网格搜索配置超参数。根据附加的ACF/PACF，p/d/q_值的范围应该是多少？ 实例为299个月。我目前正在测试p(0;13)，d(0;4)，q(0;13)。d and q values for an ARIMA model
def evaluate_models(dataset, p_values, d_values, q
浏览 261提问于2021-08-19得票数 0
我需要帮助找到SARIIMA(p，d，q，P，p，D，Q，S)参数。这是我的数据集。一小时的时间。24小时。S=24
使用更充分的测试，得到p= 6.202463523469663e-16。d=0和D=0
使用这篇文章：
在进入蓝色区域之前，我学会了“开始计算”有多少“棒棒糖”在信任区间以上或以下。因此，看看PACF，我可以看到，在一个低于置信区间之
浏览 2提问于2022-01-25得票数 0
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</em
浏览 76提问于2020-09-17得票数 0
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谁能帮我解释一下ACF/PACF图，以识别ARIMA模型中AR和MA的值？ 我的数据集是办公室的网络流量，这意味着它具有168个点的季节性(每小时聚合)。这是因为所有相同日期的流量都是相似的(例如，所有周一的都会看到繁忙的交通) 图acf和pacf ?
浏览 135提问于2019-02-18得票数 1
我正在使用statsmodels.graphics.tsaplots模块使用时间序列数据绘制ACF或PACF图。我在下面添加了一个示例图： Example ACF Plot 有没有办法获得每个lag (即每个蓝色圆圈)的单个值，以及每个lag的蓝色区域的相应值？示例：ACF with growing blue area 我尝试过Retrieve XY data from matplotlib figure，但在这种情况下它对我没有帮助。
浏览 15提问于2020-07-05得票数 2
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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。, 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少到零，然后我得到了X轴上的十进制滞后刻度。带有plot=FALSE的ACF值也变得奇怪(它没有显示lag，它已经计算了自相关)。我无法解释这一点，也找
浏览 10提问于2014-06-02得票数 1
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我使用python，到目前为止我使用的所有工具(pmdarima.auto_arima、statsmodels.ARIMA等)要么无限地运行，要么只是撞坏了我的Colab或木星笔记本。ACF和PACF图通常也给出这样的结果，我无法解释有意义的p，d，q阶。例如，adf-测试给出了季节性部分的p值0.000，这是它的PACF和PACF地块：📷
adf-检验表明，季节性部分是平稳的，但PACF图仍
浏览 0提问于2022-12-10得票数 0
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我正在使用ARIMA进行时间序列分析，我绘制了Acf和Pacf来指定AR和MA值(p，q)，然而，当我绘制它们时，即使我指定了lag.max= 20，Pacf也显示出很大的滞后，比如10000、40000和70000。在Acf图中，它显示max.lag =20 谁能解释一下为什么我的Pacf和Acf有不同的滞后范围？ ? ? 下面是我的代码： AcfData<- <
浏览 43提问于2019-02-11得票数 0
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