问题标签 [statmodels]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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window - Statsmodels OLS 按年份滚动窗口

是否有使用一年滚动窗口执行 OLS 的特定方法?例如:

训练集:1970-1990,测试集:1991

训练集:1970-1991,测试集:1992

. . .

训练集:1970-2009,测试集:2010

我尝试执行以下操作,但我有一个巨大的数据框,所以它不起作用。

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r - collect2:错误:ld 在 R 上返回 1 退出状态以安装 statmod 包

我是R版本3.6.3 (2020-02-29) 的新手。我正在开发 Linux Mint 19.3 Tricia。我尝试使用以下代码行安装包statmod :

install.package("statmod")

当我编译这一行时,R 返回此错误:

错误

更多信息:

gfortran编译基本功能,当我在终端中编写时gfortran -v,我得到了这个答案:

我不知道如何解决这个错误。如果有人有一个可以真正帮助我的想法。非常感谢您。

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python - 只能将 str (不是“元组”)连接到 str

每当我尝试此功能时,都会收到此错误:"can only concatenate str (not "tuple") to str"

我应该怎么办 ?

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python-3.x - 如何为协整变量构建 VECM

我有一个时间序列的 pandas 数据帧df1,我检查我的时间序列是否是静止的,如果不是,我确实想检查是否存在协整,以防万一创建它们的 VECM。这是为了避免区分以使它们静止:

在我检查成对列之间的协整之后:

我的问题是:

  1. 一旦验证了 2 个变量是协整的,我如何从它们构建协整变量?换句话说,我如何创建 VECM?

  2. 上面的协整测试是成对的,但我可能有多个协整,是否有一个库允许我在构建 VECM 后测试多个变量?

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python - 如何打印 ndarray 完成信息?

我一直在尝试匹配输出,但没有得到从 df 获得的列名,这些列名放入了 statmodels 中。

我得到的输出:

我需要的输出:

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python - statsmodel - TypeError:fit()得到了一个意外的关键字参数'disp'

我正在使用 statsmodels 的 arima 模型进行一些预测。这曾经与

model_result = model.fit(disp = -1)

但似乎 disp 似乎不再起作用-

https://github.com/biolab/orange3-timeseries/blob/a9fb2ab04dffdc8c17cb4020e94a93538099c285/orangecontrib/timeseries/models.py#L305-L306

有没有人遇到过同样的问题并且知道 disp 的替代方法?没有这个,我就不可能合理地继续下去。

BR,谢谢!

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python - 请帮助我使用 python 的 SVAR 模型代码

sreenshot2 Screenshot1有人帮我处理 SVAR 模型 python 代码吗?

当我使用自己的代码时,我收到此消息“/Users/ownermac/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/statsmodels/tsa/base/tsa_model.py:527:ValueWarning:未提供频率信息, 因此将使用推断频率 QS-OCT。% freq, ValueWarning)"

谢谢

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python - 使用 statsmodels.tsa.arima.model 进行时间序列预测 import ARIMA

我正在尝试对我的 ARIMA 模型进行预测,但我坚持了一点

在这里,trainData1 将日期作为索引(您猜到的是 train2 和 test2)并使用 train2 数据训练了模型,之后我尝试对 test2 数据进行如下预测;

但它给了我以下错误;

应该在预测函数内部添加什么作为数据?

train2 如下;

test2如下;