腾讯云
开发者社区
文档
建议反馈
控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
搜索
搜索
关闭
发布
登录/注册
精选内容/技术社群/优惠产品,
尽在小程序
立即前往
文章
问答
(9999+)
视频
沙龙
2
回答
ACF
和
PACF
图
的
解释
、
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
1
回答
为什么MA模型顺序来自
acf
,而不是
pacf
、
对于Arima中
的
MA模型,为什么顺序引用
acf
,而不引用
pacf
?强调
的
是为什么
PACF
不能。在https://towardsdatascience.com/significance-of-
acf
-and-
pacf
-plots-in-time-series-analysis-2fa11a5d10a8由于我们
的
序列是残差
的
线性组合,而任何时间序列本身
的
滞后都不能直接
解释
浏览 0
提问于2019-08-19
得票数 1
1
回答
ACF
和
PACF
解释
、
、
我很难阅读
ACF
和
PACF
图
,也很难确定模型
的
滞后。
和
PACF
,我执行了以下操作:NLdailyts <- ts(NLdaily$load, frequency =365.25, start = c(2010,1,1to days ## Plot the
acf
plot(acfpl, xlab="Lag (da
浏览 17
提问于2017-04-12
得票数 4
1
回答
ARIMA
ACF
和
PACF
、
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
1
回答
SARIMA模型顺序
、
、
我将SARIMA模型(1,1,1)(2,1,1,96)用于具有
ACF
和
PACF
图
的
数据集,如下所示: 在使用了前面提到
的
模型之后,我查看了
ACF
和
PACF
图
,以确保我已经涵盖了所有依赖关系;但是,
ACF
和
PACF
图
在滞后96处显示了一个很大
的
值。如果我能得到一些关于我应该对我
的
SARIMA模型订单进行修改<e
浏览 2
提问于2020-05-22
得票数 1
4
回答
状态模型
PACF
图
置信区间与
PACF
函数不匹配
、
我
的
时间序列在观察部分自相关(
PACF
)
图
时似乎有明显
的
滞后,即
PACF
值大于蓝色置信区间。我想通过编程验证这一点,但它似乎不起作用。我用状态模型时间序列api绘制了
PACF
图
,显示出第一个滞后是显著
的
。因此,我使用在每个点上获得
PACF
值
和
置信区间,但两者之间
的
置信区间不匹配。更奇怪
的
是,使用了基本
的
估计函数,因此它们都应该匹配。import matplot
浏览 9
提问于2020-05-17
得票数 4
回答已采纳
2
回答
R中
的
时间序列分析: ts()函数中
的
频率值与
acf
图中
的
滞后
、
我是时间序列分析
的
新手。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。()
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。我没有足够
的
权限发布图像,但X轴上
的
lag值以十进制表示,最大lag为1.5。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
浏览 10
提问于2014-06-02
得票数 1
回答已采纳
1
回答
从matplotlib中获取“figures`”?
、
、
我绘制了4个不同国家
的
自相关
图
和
部分自相关
图
。 我
的
数据都集中在一个数据帧中。我非常方便/简明地用图表表示它是这样
的
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_
acf
.groupby("C
浏览 17
提问于2020-11-03
得票数 0
1
回答
预测未来100天
的
SARIMAX模型
、
、
我有一个气象站近50年
的
每日天气数据,我想预测未来100天
的
天气。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。用ARIMA预测这些数据
的
最好方法是什么?
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
浏览 0
提问于2022-12-10
得票数 0
1
回答
在R中格式化
ACF
和
PACF
图
、
我希望在R中有两个并排
的
ACF
和
PACF
函数(请参见下面的代码)。现在,我想把每一个情节中
的
重要层次排列起来。在这种情况下,
ACF
y轴需要向上移动,或者
PACF
y轴必须向下移动。在
PACF
或
ACF
函数中是否存在实现所需情节
的
参数?谢谢你
的
帮助!library(forecast) TB3MS &
浏览 2
提问于2015-02-10
得票数 1
回答已采纳
1
回答
确定(p,d,q) & (P,D,Q,s)在SARIMAX Python中
的
顺序
、
、
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,Q值。我
的
数据是大约4年来每天
的
观察结果。这是无差异原始数据
的</em
浏览 28
提问于2020-01-27
得票数 0
1
回答
偏自相关
和
自相关差
、
我一直在努力更好地理解
PACF
和
ACF
,但我确实在挣扎。已经使用了一系列
的
文章,如:https://machinelearningmastery.com/gentle-introduction-autocorrelation-partial-autocorrelation/ 即使查看
PACF
和
ACF
的
状态模型
的
方法签名,我仍然无法获得它。有人能用一些例子来
解释
一下当数据被考虑<
浏览 0
提问于2020-04-16
得票数 2
回答已采纳
2
回答
如何用ggplot2绘制R中
的
自相关
图
和
偏自相关
图
?
、
、
如何使用ggplot2为R中
的
时间序列绘制
ACF
图
和
PACF
图
?
浏览 4
提问于2016-07-31
得票数 3
2
回答
我
的
副
图
的
高度在减少。有没有办法让它们保持恒定?
、
我
的
副
图
的
高度在减少。有没有办法让它们保持恒定。每行
的
高度应该是恒定
的
。from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_
pacf
print('\033[1m
PACF
AND
ACF
for
浏览 23
提问于2021-04-09
得票数 0
回答已采纳
1
回答
我试着用蟒蛇画一个5*2
的
图
、
fig = plt.figure(figsize=(12,8))fig = sm.graphics.tsa.plot_
acf
(s0, lags=40(527)ax2 = fig.add_subplot(528)在我绘制了第10个子
图
的
行中出现了一个错误,而第10个子
图</
浏览 23
提问于2015-06-01
得票数 7
回答已采纳
1
回答
ACF
&
PACF
地块
、
difftscomponent <- decompose(diffts)最后时间序列
的
ACF
图
: 最后一个时间序列
的
PACF
: 有三个问题: 通常情况下,
ACF
的
X轴
和
时间序列
的</
浏览 4
提问于2017-07-13
得票数 0
1
回答
有没有一种方法可以在Python中从P/
ACF
图中提取点?
、
、
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?我需要蓝色面积值
的
原因是,有时面积可能会在更高
的
滞后上扩展。示例:
ACF
with growing blue area 我尝试过Retrie
浏览 15
提问于2020-07-05
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Auto.arima()函数不会导致白噪声。否则我应该如何对数据进行建模
、
、
、
、
下面是初始数据
的
图
(在执行日志转换之后)。 很明显,既有线性趋势,也有季节性趋势。我可以通过第一次
和
第十二次(季节性)差异来解决这两个问题:diff(数据),12)。这样做之后,下面是生成数据
的
图
这个数据看起来不太好。当平均值不变时,随着时间
的
推移,我们看到了漏斗效应。以下是
ACF
/
PACF
: 任何可能
的
建议都可以尝试。然而,当我从适当
的
位置取下残差时,很明显它们仍然有某种结构。下
浏览 4
提问于2017-04-25
得票数 4
回答已采纳
1
回答
ACF
对
PACF
的
ARIMA
考虑到时间序列问题,如果
ACF
和
PACF
显示了不同
的
结果,那么AR/MA
的
订单数应该跟随
ACF
还是
PACF
?
浏览 0
提问于2019-08-17
得票数 0
1
回答
在ggplot2中给绘制
的
ACF
增加置信区间
、
、
、
我计划为模拟时间序列建立一个自定义
的
ACF
和
PACF
图
。<-
acf
(ts, plot=FALSE)$
acf
%>% ggplot(aes(x=lags, y =") +
pacf
_ver
浏览 0
提问于2017-03-12
得票数 3
回答已采纳
点击加载更多
扫码
添加站长 进交流群
领取专属
10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关
资讯
python使用Auto ARIMA构建高性能时间序列模型
携程如何基于ARIMA时序分析做业务量的预测
美天然气期货价格预测
解释定向Acylic图DAG,真正的区块链3.0
10种常用的图算法直观可视化解释
热门
标签
更多标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
活动推荐
运营活动
广告
关闭
领券