时间序列流程

本文介绍了时间序列分析中的变平稳过程,包括去趋势和去周期性方法,如差分、取对数及滤波,并探讨了变平稳的其他原因。此外,文章还展示了使用R语言实现ARIMA模型的示例,强调了auto.ARIMA模型在自动寻找数据特性的优点。

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  • 一、变平稳

1.1 去趋势

     差分、取对数

1.2去周期性

     滤波、差分

1.3变平稳的原因除了1.1、1.2之外还有

    稳定方差、使数据呈现正态分布、使周期效应累加

ARIMA模型的示例代码

from pandas import read_csv
from pandas import datetime
from matplotlib import pyplot
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from sklearn.metrics import mean_squared_error

def parser(p):
	return datetime.strptime('190'+p,'%Y-%m)

series = read_csv('input.csv',header = 0,parse_dates = [0],index_col = 0,squeeze = True,date_parser = parser)
P = series.values
size = int(len(P)*0.66)
train,test = P[0:size],P[size:len(P)]
history = [p for p in train]
predictions = list()
for t in range(len(test)):
	model = ARIMA(history,order=(5,1,0))
	model_fit = model.fit(disp=0)
	output = model_fit.forecast()
	yhat = output[0]
	predictions.append(yhat)
	obs = test[t]
	history.append(obs) # 滑动窗口
	print(
在Python中处理时间序列数据通常涉及以下几个步骤: 1. **导入所需库**:首先,你需要导入`pandas`库,它是Python中最常用的时间序列分析工具。 ```python import pandas as pd ``` 2. **加载数据**:假设你有一个CSV、Excel或数据库文件,可以使用`read_csv()`、`read_excel()`或`read_sql()`等函数读取。 ```python df = pd.read_csv('timeseries_data.csv', parse_dates=['datetime_column']) ``` 在这里,“datetime_column”是要识别为时间序列数据列名。 3. **数据预处理**:检查并处理缺失值、异常值以及日期格式等问题。 ```python df = df.dropna() # 删除缺失值 ``` 4. **设置索引**:将时间列设为DataFrame的索引,以便更容易操作。 ```python df.set_index('datetime_column', inplace=True) ``` 5. **探索性分析**:查看时间序列的统计特性,如趋势、周期性和季节性等。 ```python df.resample('M').mean().plot() # 按月聚合并绘图 ``` 6. **时间序列分解**:了解数据的趋势、季节性和随机波动。 ```python from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose decomposition = seasonal_decompose(df['value_column'], model='additive') ``` 7. **模型选择**:根据数据特征选择合适的模型,如ARIMA、STL、Prophet等。 8. **训练模型**:对选定的模型进行拟合。 9. **预测**:基于模型对未来时间点进行预测。 ```python forecast = model.predict(start=len(df), end=len(df) + horizon) ``` 10. **评估与调整**:使用交叉验证或其他评估指标(如RMSE、MAE)检查模型性能,并根据需要调整模型参数。
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