ts10_2Univariate TS模型_pAcf_bokeh_AIC_BIC_combine seasonal_decompose twinx ylabel_bold partial title

本文介绍了如何利用SARIMA模型处理具有季节性的单变量时间序列数据。通过ACF和pACF确定ARMA模型和季节性周期,然后进行季节性分解。根据ACF和PACF图选择SARIMA模型参数,如ARIMA(0, 1, 1)(0, 1, 1, 12),并进行模型诊断,比较预测与实际数据,以展示模型的准确性。" 131241764,18870641,Python空行:提升代码可读性和可维护性的关键,"['Python', '编程规范', '代码可读性', '代码组织', '软件维护']

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