ARIMA模型中PACF的系数大于1以及图为一条横线的问题

最新推荐文章于 2024-06-11 13:32:23 发布
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分类专栏： 时间序列预测 文章标签： python 算法
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44384577/article/details/108310293
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本文解决ARIMA模型中PACF图绘制的两大难题：偏自相关系数大于1的问题及横线显示问题。通过添加'ywm'方法修正系数过大，处理空值避免横线出现。

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转自：https://blog.youkuaiyun.com/summerliuqing/article/details/103471983

本文主要解决ARIMA模型中的两个问题，一个是绘制PACF图时，出现偏自相关系数大于1的情况；一个是绘制绘制PACF图时，显示的是横线

1.利用python绘制arima的自相关系数以及偏自相关系数图一直出现系数大于1 的情况：
plot_pacf(ts,ax=ax2,lags=lags)
在这里插入图片描述
添加method=‘ywm’语句
plot_pacf(ts,ax=ax2,lags=lags，method=‘ywm’)
在这里插入图片描述
2，出现横线
在这里插入图片描述
存在空值，添加语句：
ts_diff_1.dropna(inplace=True)

时间序列数据预测结果为一条直线的原因分析与解决方法
library_git927的博客
09-19 2865
总结起来，时间序列数据预测结果呈现一条直线的原因可能是真实存在的线性趋势、缺乏有效变量以及选择不当的预测模型。通过观察历史数据的趋势、季节性变化和异常值等特征，可以更好地理解数据的性质，并选择合适的特征进行预测。缺乏有效变量：在时间序列数据预测中，如果只考虑了时间作为唯一的预测变量，并且忽略了其他可能影响结果的变量，那么最终的预测结果可能会受限于线性变化。线性趋势存在：如果时间序列数据中确实存在线性趋势，即数据随着时间的推移呈现出固定的增长或减少趋势，那么预测结果为一条直线是合理的。
时序数据分析：ARIMA, ACF, PACF
最新发布
weixin_43211414的博客
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arima中PACF的系数大于1以及图为一条横线的问题
summerliuqing的博客
12-10 2119
1.利用python绘制arima的自相关系数以及偏自相关系数图一直出现系数大于1 的情况： plot_pacf(ts,ax=ax2,lags=lags) 添加method=‘ywm’语句 plot_pacf(ts,ax=ax2,lags=lags，method=‘ywm’) 2.横线 存在空值，添加语句： ts_diff_1.dropna(inplace=True) ...
关于空间计量模型中自回归系数大于1的解释
m0_48901857的博客
08-20 2664
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ARIMA 时间序列1: 差分, ACF, PACF
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ARIMA ARIMA(p，d，q)模型全称为差分自回归移动平均模型 (Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA). 自回归（AR），差分（I），移动平均（MA） 趋势参数： p：趋势自回归阶数。 d：趋势差分阶数。 q：趋势移动平均阶数。 ACF 与 PACF 自相关函数 ACF (autocorrelation funct...
ARIMA模型预测后出现一条直线的原因
小白的编码屋
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利用ARIMA模型对时间序列进行分析的经典案例（详细代码）
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网络流量信息具有很大的随机性，前一日的流量大小理论上不能影响到当日的流量，对流量预测的本质是对用户上网习惯的推断，个人行为具有很大的随机性，群体行为表现出的规律性更大，因此越是靠近北向的端口，对流量进行的统计学分析的意义越大，这也是文章对OLT上联口分析的原因。从图6可以看出，残差序列的各阶白噪声检验统计量的p值均大于0.05，原假设成立，残差序列是白噪声，即该拟合模型显著成立，因此为流量数据建立ARIMA（0，1，1）模型，并进行3期流量预测，图7为拟合模型的预测效果，表7列出了预测值和预测误差率。
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文章目录1.数据格式2.理论补充3.代码4.总结 1.数据格式 2.理论补充 关于截断与拖尾如何选择模型 参考：博客 剩余部分代码中都有 3.代码 #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @author: liujie @software: PyCharm @file: ArmaModel(2,2)or(0,1).py @time: 2020/11/6 17:33 """ ''' 模型的介绍: AR、MA、ARMA、ARIMA模型 参考：https
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一、项目背景 股票投资已经随着人们生活水平的逐步提高而变得普遍，更多的人开始逐渐关注并参与到股票投资市场中来。股票具有高收益的同时也伴随着较高的风险，我们知道，股票价格的变动受很多因素的影响，因此对于股票价格预测的研究具有非常大的价值，而如果使用对股价影响的因素去建立回归模型并不现实，因为股票价格的变动实则是具有一定的随机性的，且涉及的因素多不胜数，但股票价格的变动具有一定的趋向性，是一个典型的时间序列，时间序列分析是经济研究领域的一个非常重要的方法，它不仅可以描述历史数据随着时间变化所呈现的规律，而且还可
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ARIMA预测,arima预测出来是直线,matlab
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这是一个可以实现ARIMA的预测程序，程序有标注，好理解。
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关于时间序列模型， 我用到了ARIMA但是，由于预测过长，arima预测后期直接成一条直线了，我搜了很多资料，说是因为季节性或者说是周期性的问题，而模型无法识别是哪种周期性的特征（是以天、周还是月的），所以呈现直线。 所以之后采用了SRIMA时间序列模型，加入差分，但是这里在前期检验的时候，一般数据是不平稳的，而我这里数据是平稳的，所以不知道这种方法是否有可行性，就没继续往下做。 另外还看到一种加法季节模型，就是 但是上述方法都是单变脸，时间做索引，数据做变量，没有加入日期，天气这些影响因素，暂时还
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介绍 代码、数据全部免费，都放在我的gitee仓库里面https://gitee.com/yuanzhoulvpi/time_series，想要使用的可以直接到我这个仓库下载。本文对应的jupyter notebook链接为：点击文章最后的【阅读原文】 本文是继python与时间序列(开篇)的第二篇，详细介绍了时间序列的两个重要的相关性系数：acf和pacf，本文将围绕着acf、pacf怎么算、怎么画来具体展开。 这也是你见到的第一篇详细介绍如何用python复现acf、pacf～ 本文内容比较多【
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ARIMA（自回归移动平均模型）是一种常用的时间序列预测方法。其中，AR表示自回归（Autoregression），MA表示移动平均（Moving Average），I表示差分（Integration）。 在ARIMA模型中，我们首先需要确定AR、MA的阶数，即p和q。为了确定p和q的值，我们可以通过观察样本自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来进行判断。 ACF和PACF是时间序列分析中经常用到的函数，它们用于描述序列中各个时刻之间的相关性。ACF表示的是时间序列在不同时间点的样本自相关系数，而PACF则表示的是两个时间点之间的相关性，消除了中间时间点的影响。 具体步骤如下： 1. 首先绘制原始时间序列的ACF和PACF图像。 2. 根据ACF和PACF的图像，确定AR模型的阶数p和MA模型的阶数q。 - 若ACF呈现出类似指数衰减的趋势，而PACF在某个阶数后截尾，那么可以考虑使用AR模型，其阶数为PACF截尾的阶数。 - 若PACF呈现出类似指数衰减的趋势，而ACF在某个阶数后截尾，那么可以考虑使用MA模型，其阶数为ACF截尾的阶数。 - 若ACF和PACF都呈现出类似指数衰减的趋势，那么可以考虑使用ARMA模型，其AR阶数为PACF截尾的阶数，MA阶数为ACF截尾的阶数。 3. 根据确定的p、q和I，建立ARIMA模型并进行模型拟合。 4. 对模型进行检验，检查残差序列的自相关和偏自相关函数是否在置信区间内，以及是否符合白噪声的特征。 5. 使用已建立的ARIMA模型进行预测。
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