样本预测中的统计模型ARMA
ARMA模型是一种常用的统计模型，用于样本预测和时间序列分析。ARMA模型是自回归移动平均模型的组合，由自回归(AR)和移动平均(MA)两部分组成。
AR表示自回归，意味着当前观测值与过去观测值之间存在相关性。AR模型使用过去观测值的线性组合来预测未来观测值。AR模型的阶数(p)表示过去观测值的数量。
MA表示移动平均，意味着当前观测值与过去观测值的误差之间存在相关性。MA模型使用过去观测值的误差的线性组合来预测未来观测值。MA模型的阶数(q)表示误差的数量。
ARMA模型将AR和MA模型结合起来，既考虑了过去观测值的相关性，又考虑了误差的相关性。ARMA模型的阶数(p, q)表示过去观测值和误差的数量。
ARMA模型在时间序列分析中具有广泛的应用。它可以用于预测未来观测值、分析时间序列数据的趋势和周期性、检测异常值和趋势突变等。ARMA模型在金融、经济、气象、股票市场等领域都有重要的应用。
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2回答
我正在使用统计模型来拟合ARMA模型。import statsmodels.api as smresults = arma.fit( full_output我知道如何获取样本预测：现在，给定第二个数据集data2，我如何使用之前校准的模型来生成基于此观测<em
浏览 3提问于2013-09-04得票数 14
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样本预测中的统计模型ARMA
、、、、
我正在使用statsmodel ARMA()来估计一个模拟的MA(1)进程：import numpy as npbetas = np.array([0.6])ma = np.r_[1, betas]
# Fit the
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我需要在产品和商场线方面进行预测。我的数据集的一小部分。02.01.2017 mall2 prod3 10002.01.2017 mall2 prod3 50
对于每个商场的每个产品，我需要提前两天做预测。我发现了这个论坛，当我在库中搜索R时，发现了library::forecast，并使用ets函数。那么如何编写对每个商场的每个产品执行预测的循环或函
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results= arma.fit()
所以，打印“atrend
浏览 0提问于2015-10-11得票数 0
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有没有python包(statsmodel/scipy/pandas/etc...)具有在python中估计具有自回归误差的线性回归模型的系数的功能，例如下面的SAS实现？
浏览 2提问于2016-04-12得票数 2
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浏览 2提问于2012-09-10得票数 11
1回答
我想预测一个时间序列的返回，我首先拟合了数据集，但当我来预测明天的返回时，它不起作用。我的代码是 todayDate = (date).strftime('%Y-%m-%d') degree[str(x) +str(y)] = arma.aic
浏览 1提问于2015-08-03得票数 1
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时间序列的ARMA预测摘要(print arma_mod.summary())显示了一些关于置信区间的数字。是否可以在显示预测值的曲线图中使用这些数字作为预测间隔？import wls_prediction_std点击此处：
...does不适用于此，因为它是为OLS而不是ARMA预测而设计的。我还检查
浏览 0提问于2015-01-06得票数 6
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如果能给我点提示，我会很感激的。谢谢。
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我只是想检查一下我做的是否正确。我试图在一个具有多个外生变量的模型中获得领先一步的样本外预测。特别是，我想确认传递给forecast()的exog参数的数组中的外生变量的排列顺序是否必须与传递给ARMA的exog参数的数据帧的顺序相同。这就是我所实现的： model=ARMA
浏览 17提问于2020-12-28得票数 0
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这是我的代码，我在其中拟合模型results_armax = model_armax.fit(disp = 0)
这是预测/预测未来趋势的代码。
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对于时间序列预测案例，除了MA (移动平均)、ARMA和ARIMA之外，在统计或机器/深度学习中还有哪些其他技术可用？
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浏览 1提问于2015-11-11得票数 10
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我使用(Statsmodel) ARIMA从一个系列中预测值：plt.plot(ind, forecast.values)我以为我会从这两种方法中得到同样的结果，但是我得到了以下结果：
我想知道是使用predict()还是forecast()。
浏览 8提问于2017-08-09得票数 20
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收入预测
、
既然我们有
我们还有其他数据，包括经济指标、行业指标( 36行中的其他列)。
在这种情况下，什么样的模型和方法适合于预测下个月(比如4月)的收入？
浏览 0提问于2019-03-15得票数 0
我是时间序列预测的新手，我做了以下模型：from statsmodels.tsa.arima_modelimport ARMA# contrived dataset# fit model
model = ARMA(data, order1)
浏览 4提问于2020-02-18得票数 2
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浏览 75提问于2020-09-18得票数 1
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