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我目前正在关注时间序列分析链接的 Udemy 讲座。

在非常基本的数据集上运行 pmdarima 1.7.1 auto_arima (statsmodels 0.11) 时,我收到一个摘要,其中只有模型声明 SARIMAX,没有 p、q、d。见下图。

模型输出当前版本 pmdarima

我应该将其视为全 0 还是白噪声的模型,因为“aic”表示 823.489,它可以追溯到 ARIMA(0,0,0)(0,0,0)[0] 截距?

在旧版本的 pmdarima (1.10) 和旧版本的 statsmodels (0.9) 中运行时,我收到不同的结果。见下文。

模型输出旧版本 pmdarima

新版本的 auto_arima 是否不再报告 ARMA,我应该只参考一般线性平均值的系数?

我目前只在 auto_arima 函数中添加了一些参数。

auto_arima(df1['Births'],seasonal=False,trace=True).summary()

任何帮助将不胜感激,如果需要,我可以提供 csv 文件。

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对于任何偶然发现这一点的人。在挖掘 pmdarima 版本后,我发现在 pmdarima 的 1.5.1 版本中,此功能将不再使用 stats model ARMA 和 ARIMA。它现在将只有 SARIMAX。

可以在下面找到此库的更改日志。

Python pmdarima auto_arima 最新版本问题

我想我现在的问题是,auto_arima 是否仍会为固定/非季节性数据提供准确的预测?

于 2020-09-17T21:10:26.303 回答