pythonarima

Ⅰ arima模型python 怎么看平稳性

时间序列分析(一) 如何判断序列是否平稳
序列平稳不平稳，一般采用两种方法：
第一种：看图法
图是指时序图，例如(eviews画滴)：

分析：什么样的图不平稳，先说下什么是平稳，平稳就是围绕着一个常数上下波动。
看看上面这个图，很明显的增长趋势，不平稳。

第二种：自相关系数和偏相关系数
还以上面的序列为例：用eviews得到自相关和偏相关图，Q统计量和伴随概率。

分析：判断平稳与否的话，用自相关图和偏相关图就可以了。
平稳的序列的自相关图和偏相关图不是拖尾就是截尾。截尾就是在某阶之后，系数都为 0 ，怎么理解呢，看上面偏相关的图，当阶数为 1 的时候，系数值还是很大， 0.914. 二阶长的时候突然就变成了 0.050. 后面的值都很小，认为是趋于 0 ，这种状况就是截尾。再就是拖尾，拖尾就是有一个衰减的趋势，但是不都为 0 。
自相关图既不是拖尾也不是截尾。以上的图的自相关是一个三角对称的形式，这种趋势是单调趋势的典型图形。

下面是通过自相关的其他功能
如果自相关是拖尾，偏相关截尾，则用 AR 算法
如果自相关截尾，偏相关拖尾，则用 MA 算法
如果自相关和偏相关都是拖尾，则用 ARMA 算法， ARIMA 是 ARMA 算法的扩展版，用法类似 。
不平稳，怎么办？
答案是差分
还是上面那个序列，两种方法都证明他是不靠谱的，不平稳的。确定不平稳后，依次进行1阶、2阶、3阶...差分，直到平稳位置。先来个一阶差分，上图。

从图上看，一阶差分的效果不错，看着是平稳的。

Ⅱ python 时间序列分析 收敛性问题

Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。

Ⅲ 如何使用Python超参数的网格搜索ARIMA模型

可以在Python中将其实现为一个新的独立函数，名为evaluate_arima_model（），它将时间序列数据集作为输入，以及具有p，d和q参数的元组作为输入。
数据集分为两部分：初始训练数据集为66％，测试数据集为剩余的34％。

Ⅳ 用Python预测“周期性时间序列”的正确姿势

公司平台上有不同的api，供内部或外部调用，这些api承担着不同的功能，如查询账号、发版、抢红包等等。日志会记录下每分钟某api被访问了多少次，即一个api每天会有1440条记录（1440分钟），将每天的数据连起来观察，有点类似于股票走势的意思。我想通过前N天的历史数据预测出第N+1天的流量访问情况，预测值即作为合理参考，供新一天与真实值做实时对比。当真实流量跟预测值有较大出入，则认为有异常访问，触发报警。

我放了一份样例数据在data文件夹下，
看一下数据大小和结构

画图看一下序列的走势:（一些画图等探索类的方法放在了test_stationarity.py 文件中，包含时间序列图，移动平均图，有兴趣的可以自己尝试下）。

看这糟心的图，那些骤降为0的点这就是我遇到的第一个坑，我当初一拿到这份数据就开始做了。后来折腾了好久才发现，那些骤降为0的点是由于数据缺失，ETL的同学自动补零造成的，沟通晚了(TДT)。

把坑填上，用前后值的均值把缺失值补上，再看一眼：

发现这份数据有这样几个特点，在模型设计和数据预处理的时候要考虑到：

前六天的数据做训练，第七天做测试集。

消除数据的毛刺，可以用移动平均法，我这里没有采用，因为我试过发现对于我的数据来说，移动平均处理完后并不能使数据平滑，我这里采用的方法很简单，但效果还不错：把每个点与上一点的变化值作为一个新的序列，对这里边的异常值，也就是变化比较离谱的值剃掉，用前后数据的均值填充，注意可能会连续出现变化较大的点：

平滑后的训练数据：

采用statsmodels工具包：

对分解出来的趋势部分单独用arima模型做训练：

预测出趋势数据后，加上周期数据即作为最终的预测结果，但更重要的是，我们要得到的不是具体的值，而是一个合理区间，当真实数据超过了这个区间，则触发报警，误差高低区间的设定来自刚刚分解出来的残差resial数据：

预测并完成最后的加法处理，得到第七天的预测值即高低置信区间：

对第七天作出预测，评估的指标为均方根误差rmse，画图对比和真实值的差距：

可以看到，均方根误差462.8，相对于原始数据几千的量级，还是可以的。测试数据中的两个突变的点，也超过了置信区间，能准确报出来。

前文提到不同的api形态差异巨大，本文只展示了一个，我在该项目中还接触了其他形态的序列，有的有明显的上升或下降趋势；有的开始比较平缓，后面开始增长... ... ,但是都属于典型的周期性时间序列，它的核心思想很简单：做好分解，做好预测结果的还原，和置信区间的设置，具体操作可根据具体业务逻辑做调整，祝大家建模愉快:-D。

Ⅳ 如何利用python实现多元ARIMAX建模

可以在Python中将其实现为一个新的独立函数，名为evaluate_arima_model（），它将时间序列数据集作为输入，以及具有p，d和q参数的元组作为输入。
数据集分为两部分：初始训练数据集为66％，测试数据集为剩余的34％。

Ⅵ 请问差分后平稳序列的acf和pacf都没有拖尾和截尾就没有可选的模型吗因设置arima(0,1,0)就会报错。

在sas软件中，我们可以通过得到的自相关函数图和偏相关函数图来判断。
如果样本自相关系数和样本偏自相关系数在最初的阶明显大于2倍标准差，而后几乎95%的系数都落在2倍标准差的范围内，且非零系数衰减为小值波动的过程非常突然，通常视为k阶截尾；
如果有超过5%的样本相关系数大于2倍标准差，或者非零系数衰减为小值波动的过程比较缓慢或连续，通常视为拖尾。

Ⅶ ARIMA模型用Python分析需要安装什么库

需要安装requests库
1.requests库
用一句话总结就是：每个Python程序员都应该有它，爬取数据必备！
2.scrapy
提取结构化数据而创建的一个爬虫框架，是目前python社区最流行的爬虫框架之一
3.wxPython
Python的一个GUI（图形用户界面）工具
4.BeautifulSoup
xml和html的解析库对于新手非常有用
5.Pygame
哪个程序员不喜欢玩游戏和写游戏？这个库会让你在开发2D游戏的时候如虎添翼
6.Pyglet
3D动画和游戏开发引擎
7.NumPy
为Python提供了很多高级的数学方法
8.pandas
在数据操作和数据分析方面，Pandas绝无敌手。
9.Matplotlib
Matplotlib主要的作用,是用来生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等,而Matplotlib是一个Python的2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。

Ⅷ 如何使用ML预测Python中的时间序列数据

通过numpy转换：

• import numpy as np

• series['maxsal']= series['maxsal'].astype(np.float64)

• series['minsal']= series['minsal'].astype(np.float64)

在调用ARIMA之前，加入上面两行。

• model = ARIMA(series, order=(1,1,0))



某些情况下，也可以选择直接执行下面这行代码：

• series = series.astype(np.float64)

Ⅸ python arima是哪个包

用forecast包中的auto.arima自动拟合Arima模型会显示一串结果，最后一个结果就是 Best model: ARIMA(0,0,0)(0,1,0)[12] with drift，说明该结果是最好的拟合结果。结果说明一个AR(0),MA(0)和季节差分一次的Arima模型。

Ⅹ PyFlux库函数是什么

PyFlux是Python编程语言的开源时间序列库。PyFlux是Python中为处理时间序列问题而创建的开源库。该库有一系列极好的时间序列模型，包括但不限于 ARIMA、 GARCH 和 VAR 模型。简而言之，PyFlux提供了一个时间序列建模的概率方法。

PyFlux允许使用时间序列建模，并且已经实现了像GARCH这样的现代时间序列模型。

时间序列研究是统计学和计量经济学的一个子领域，目标可以描述时间序列如何表现（以潜在的因素或兴趣的特征来表示），也可以借此预测未来的行为。

(10)pythonarima扩展阅读：

Python拥有一个强大的标准库。Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。Python标准库命名接口清晰、文档良好，很容易学习和使用。

Python标准库的主要功能有：

文本处理，包含文本格式化、正则表达式匹配、文本差异计算与合并、Unicode支持，二进制数据处理等功能

文件处理，包含文件操作、创建临时文件、文件压缩与归档、操作配置文件等功能

操作系统功能，包含线程与进程支持、IO复用、日期与时间处理、调用系统函数、写日记(logging)等功能

网络通信，包含网络套接字，SSL加密通信、异步网络通信等功能

网络协议，支持HTTP，FTP，SMTP，POP，IMAP，NNTP，XMLRPC等多种网络协议，并提供了编写网络服务器的框架

W3C格式支持，包含HTML，SGML，XML的处理

其它功能，包括国际化支持、数学运算、HASH、Tkinter等