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Python ARIMA.plot_predict方法代碼示例

本文整理匯總了Python中statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA.plot_predict方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題:Python ARIMA.plot_predict方法的具體用法?Python ARIMA.plot_predict怎麽用?Python ARIMA.plot_predict使用的例子?那麽, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了解該方法所在statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA的用法示例。


在下文中一共展示了ARIMA.plot_predict方法的1個代碼示例,這些例子默認根據受歡迎程度排序。您可以為喜歡或者感覺有用的代碼點讚,您的評價將有助於係統推薦出更棒的Python代碼示例。

示例1: qqplot

# 需要導入模塊: from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA [as 別名]
# 或者: from statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA import plot_predict [as 別名]
# A value close to 0 indicates strong positive correlation, while a value of 4 indicates strong negative correlation.
print "==================== Durbin-Watson ====================="
print sm.stats.durbin_watson(arima_mod100.resid.values)
print "========================================================"

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax = arima_mod100.resid.plot(ax=ax)
ax.set_title("Residual series")
plt.show()

resid = arima_mod100.resid

print "============== Residuals normality test ================"
print st.normaltest(resid)
print "========================================================"

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax.set_title("Residuals test for normality")
fig = qqplot(resid, line='q', ax=ax, fit=True)
plt.show()

fig = plt.figure(figsize=(10,5))
ax = fig.add_subplot(111)
ax = trainWTI.ix['2012':].plot(ax=ax)
fig = arima_mod100.plot_predict('2014m1', '2015m12', dynamic=True, ax=ax, plot_insample=False)
ax.set_title("Prediction of spot prices")
ax.set_xlabel("Dates")
ax.set_ylabel("Price [USD]")
plt.show()
開發者ID:LianaN,項目名稱:CrudeOilPricesTimeSeriesAnalysis_Python,代碼行數:33,代碼來源:timeseries.py


注:本文中的statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA.plot_predict方法示例由純淨天空整理自Github/MSDocs等開源代碼及文檔管理平台,相關代碼片段篩選自各路編程大神貢獻的開源項目,源碼版權歸原作者所有,傳播和使用請參考對應項目的License;未經允許,請勿轉載。