当前位置: 首页>>代码示例>>Python>>正文


Python ARIMA.summary2方法代码示例

本文整理汇总了Python中statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA.summary2方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题:Python ARIMA.summary2方法的具体用法?Python ARIMA.summary2怎么用?Python ARIMA.summary2使用的例子?那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA的用法示例。


在下文中一共展示了ARIMA.summary2方法的3个代码示例,这些例子默认根据受欢迎程度排序。您可以为喜欢或者感觉有用的代码点赞,您的评价将有助于系统推荐出更棒的Python代码示例。

示例1: plot_acf

# 需要导入模块: from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA [as 别名]
# 或者: from statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA import summary2 [as 别名]
plot_acf(D_data).show() #自相关图
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf
plot_pacf(D_data).show() #偏自相关图
print(u'差分序列的ADF检验结果为:', ADF(D_data[u'销量差分'])) #平稳性检测

#白噪声检验
from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
print(u'差分序列的白噪声检验结果为:', acorr_ljungbox(D_data, lags=1)) #返回统计量和p值

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA

#定阶
pmax = int(len(D_data)/10) #一般阶数不超过length/10
qmax = int(len(D_data)/10) #一般阶数不超过length/10
bic_matrix = [] #bic矩阵
for p in range(pmax+1):
  tmp = []
  for q in range(qmax+1):
    try: #存在部分报错,所以用try来跳过报错。
      tmp.append(ARIMA(data, (p,1,q)).fit().bic)
    except:
      tmp.append(None)
  bic_matrix.append(tmp)

bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix) #从中可以找出最小值

p,q = bic_matrix.stack().idxmin() #先用stack展平,然后用idxmin找出最小值位置。
print(u'BIC最小的p值和q值为:%s、%s' %(p,q)) 
model = ARIMA(data, (p,1,q)).fit() #建立ARIMA(0, 1, 1)模型
model.summary2() #给出一份模型报告
model.forecast(5) #作为期5天的预测,返回预测结果、标准误差、置信区间。
开发者ID:guotong1988,项目名称:PythonPracticeOfDataAnalysisAndMining,代码行数:33,代码来源:arima_test.py

示例2: programmer_6

# 需要导入模块: from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA [as 别名]
# 或者: from statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA import summary2 [as 别名]
def programmer_6():
    """
    警告解释:
    # UserWarning: matplotlib is currently using a non-GUI backend, so cannot show the figure
  "matplotlib is currently using a non-GUI backend, "
    调用了多次plt.show()
    解决方案,使用plt.subplot()

    # RuntimeWarning: overflow encountered in exp
    运算精度不够

    forecastnum-->预测天数
    plot_acf().show()-->自相关图
    plot_pacf().show()-->偏自相关图
    """
    discfile = 'data/arima_data.xls'
    forecastnum = 5
    data = pd.read_excel(discfile, index_col=u'日期')

    fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
    # 第一幅自相关图
    ax1 = plt.subplot(411)
    fig = plot_acf(data, ax=ax1)

    # 平稳性检测
    print(u'原始序列的ADF检验结果为:', ADF(data[u'销量']))
    # 返回值依次为adf、pvalue、usedlag、nobs、critical values、icbest、regresults、resstore

    # 差分后的结果
    D_data = data.diff().dropna()
    D_data.columns = [u'销量差分']
    # 时序图
    D_data.plot()
    plt.show()
    # 第二幅自相关图
    fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
    ax2 = plt.subplot(412)
    fig = plot_acf(D_data, ax=ax2)
    # 偏自相关图
    ax3 = plt.subplot(414)
    fig = plot_pacf(D_data, ax=ax3)
    plt.show()
    fig.clf()

    print(u'差分序列的ADF检验结果为:', ADF(D_data[u'销量差分']))  # 平稳性检测

    # 白噪声检验
    print(u'差分序列的白噪声检验结果为:', acorr_ljungbox(D_data, lags=1))  # 返回统计量和p值
    data[u'销量'] = data[u'销量'].astype(float)
    # 定阶
    pmax = int(len(D_data) / 10)  # 一般阶数不超过length/10
    qmax = int(len(D_data) / 10)  # 一般阶数不超过length/10
    bic_matrix = []  # bic矩阵
    data.dropna(inplace=True)

    # 存在部分报错,所以用try来跳过报错;存在warning,暂未解决使用warnings跳过
    import warnings
    warnings.filterwarnings('error')
    for p in range(pmax + 1):
        tmp = []
        for q in range(qmax + 1):
            try:
                tmp.append(ARIMA(data, (p, 1, q)).fit().bic)
            except:
                tmp.append(None)
        bic_matrix.append(tmp)
    # 从中可以找出最小值
    bic_matrix = pd.DataFrame(bic_matrix)
    # 用stack展平,然后用idxmin找出最小值位置。
    p, q = bic_matrix.stack().idxmin()
    print(u'BIC最小的p值和q值为:%s、%s' % (p, q))
    model = ARIMA(data, (p, 1, q)).fit()  # 建立ARIMA(0, 1, 1)模型
    model.summary2()  # 给出一份模型报告
    model.forecast(forecastnum)  # 作为期5天的预测,返回预测结果、标准误差、置信区间。
开发者ID:Ctipsy,项目名称:python_data_analysis_and_mining_action,代码行数:76,代码来源:code.py

示例3: plot_acf

# 需要导入模块: from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA [as 别名]
# 或者: from statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA import summary2 [as 别名]
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
data.plot()
plt.show()

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
plot_acf(data).show()

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller as ADF 

print 'ADF test result:', ADF(data['value'])

D_data = data.diff().dropna()
D_data.columns = ['diff value']
D_data.plot()
plt.show()
plot_acf(D_data).show()
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_pacf
plot_pacf(D_data).show()
print 'diff seq ADF test result:', ADF(D_data['diff value'])

from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
print 'dff white noise test result:', acorr_ljungbox(D_data, lags = 1)

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA


model = ARIMA(data, (1,1,1)).fit()
model.summary2()
model.forecast(5*6)

开发者ID:memoiry,项目名称:2016-,代码行数:31,代码来源:arima.py


注:本文中的statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA.summary2方法示例由纯净天空整理自Github/MSDocs等开源代码及文档管理平台,相关代码片段筛选自各路编程大神贡献的开源项目,源码版权归原作者所有,传播和使用请参考对应项目的License;未经允许,请勿转载。