0

我正在尝试创建一个包含 5 个月每日数据的 SARIMA 模型。python 版本旧，因此我无法使用 auto-arima 功能。我没有分解我的数据。

使用 sarima_wrapper 函数，我试图将每日数据分解为每周，但我没有运气。

def sarima_wrapper(data,p,d,q,P,D,Q):
    mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(data,
            order=(p,d,q), # see the output above for these three values
            seasonal_order = (P,D,Q,7), # see the output above for these three values, plus m
            enforce_stationarity=False,
            enforce_invertibility=False)
    results = mod.fit()
    aic = round(results.aic,2)
    res = [p,d,q,P,D,Q,aic]
    print(res)
    return res

val_lst_2 = [1,1,1]
val_lst_1 = [1,1,1]
res_lst = []
for p in val_lst_2:
    for d in val_lst_1:
        for q in val_lst_2:
            for P in val_lst_1:
                for D in val_lst_1:
                    for Q in val_lst_1:
                        res = sarima_wrapper(trip.frequency[:-7],p,d,q,P,D,Q)
                        res_lst.append(res)

我的诊断显示如下，我不确定如何解决问题。谁能告诉我哪里出错了？

在此处输入图像描述

4

0 回答 0