我statsmodels.tsa.arima_model.ARMAResults.predict用来确定 ARIMA 模型的预测值。当我使用训练数据中的起始索引调用该函数时，该函数返回正确的值数组。但是，如果我使用训练数据之外的起始索引，则返回的数组由于某种原因是完全不正确的。
原始代码，带有start=1000和end=1481。r是ARMAResult来自先前拟合的具有 481 个数据点的模型。
注意：这end-1是因为调用 predict 返回一个数组，其中包含 的索引处的预测end。
p = r.predict(start, end-1)
print(end-start)
print(len(p))
从这段代码中，我得到以下输出：
481
1000
我通过使用此代码切片列表来解决问题。
p = r.predict(0, end)[start:end]
print(end-start)
print(len(p))
输出：
481
481
我的问题是，为什么会发生这种情况？我end可以超出原始数据集的长度并predict完美返回，但即使start索引是数据集长度之外的第一个数字，返回的数组也太长并且数字不同。我的猜测是它与数据如何需要在下一个值之前计算先前的值有关，但是这些值已经是ARMAResult对象的一部分，我完全被卡住了。