今天小編就爲大家分享一篇關於Python時間序列處理之ARIMA模型的使用講解，小編覺得內容挺不錯的，現在分享給大家，具有很好的參考價值，需要的朋友一起跟隨小編來看看吧
ARIMA模型
ARIMA模型的全稱是自迴歸移動平均模型，是用來預測時間序列的一種常用的統計模型，一般記作ARIMA(p,d,q)。
ARIMA的適應情況
ARIMA模型相對來說比較簡單易用。在應用ARIMA模型時，要保證以下幾點：
- 時間序列數據是相對穩定的，總體基本不存在一定的上升或者下降趨勢，如果不穩定可以通過差分的方式來使其變穩定。
- 非線性關係處理不好，只能處理線性關係
判斷時序數據穩定
基本判斷方法：穩定的數據，總體上是沒有上升和下降的趨勢的，是沒有週期性的，方差趨向於一個穩定的值。
ARIMA數學表達
ARIMA(p,d,q)，其中p是數據本身的滯後數，是AR模型即自迴歸模型中的參數。d是時間序列數據需要幾次差分才能得到穩定的數據。q是預測誤差的滯後數，是MA模型即滑動平均模型中的參數。
a) p參數與AR模型
AR模型描述的是當前值與歷史值之間的關係，滯後p階的AR模型可以表示爲：
其中u是常數，et代表誤差。
b) q參數與MA模型
MA模型描述的是當前值與自迴歸部分的誤差累計的關係，滯後q階的MA模型可以表示爲：
其中u是常數，et代表誤差。
c) d參數與差分
一階差分：
二階差分：
d) ARIMA = AR+MA
ARIMA模型使用步驟
- 獲取時間序列數據
- 觀測數據是否爲平穩的，否則進行差分，化爲平穩的時序數據,確定d
- 通過觀察自相關係數ACF與偏自相關係數PACF確定q和p
- 得到p，d，q後使用ARIMA(p,d,q)進行訓練預測
Python調用ARIMA
#差分處理 diff_series = diff_series.diff(1)#一階 diff_series2 = diff_series.diff(1)#二階 #ACF與PACF #從scipy導入包 from scipy import stats import statsmodels.api as sm #畫出acf和pacf sm.graphics.tsa.plot_acf(diff_series) sm.graphics.tsa.plot_pacf(diff_series) #arima模型 from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA model = ARIMA(train_data,order=(p,d,q),freq='')#freq是頻率,根據數據填寫 arima = model.fit()#訓練 print(arima) pred = arima.predict(start='',end='')#預測
總結
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