Python 예측 밖의 예측 ARIMA predict()

statsmodels.api.tsa.ARIMA (mylist, (p, d, q)). fit(). 예측 (시작, 종료)은 d = 0 일뿐입니다. ..Python 예측 밖의 예측 ARIMA predict()

myList는 모두 72 자의 목록으로> 0, p = 2, d = 1, q = 1, 시작 = 72, 끝 = 12이고 예측의 대부분은 음수 10 진수입니다. 예측을 수행 한 후 통계 모델이 자동으로 무차별하지는 않습니다.

출처

2014-12-02 asdf

docstring에서 예측의 typ 키워드를 참조하십시오. 차이점이나 수준에 대한 예측을 할 것인지 결정합니다. 기본값은 레벨이 아닌 '선형'차이입니다. 옆으로, 당신의 시작은 당신의 끝보다 커서는 안됩니다. 이 방법이 효과가 있으면 원하는 것을 제공하지 못하고 버그로보고해야합니다.

출처

2014-12-02 22:51:43 jseabold

빠른 응답을 보내 주셔서 감사합니다. 다행스럽게도 나는 통계 모델 개발자의 관심을 가지고있다.) ... ... 이것들은 내가 만든 변경들 : predict = fit.predict (시작 = len (thirtyRR), 끝 = len (thirtyRR) +11, typ = 'levels') – asdf

내가 전체 스크립트로 당신을 귀찮게하여 피드백을 얻을 수 있는지 궁금 해서요 ... 나는 통계 모델을 사용하여 R에서 auto.arima와 유사한 함수를 복제하려고합니다 (문자 그대로 수백 개의 변수를 예측하는 데 사용됨). rpy2를 통해 auto.arima를 사용하여 R 스크립트를 가져 오는 것이 더 낫다는 것이 궁금합니다. – asdf

대규모 주문 자동 선택의 경우 'auto.arima'를 사용하는 것이 더 나을 것입니다. 또한 최신 통계 모델에서 X13-ARIMA의 자동 응답을 노출 했으므로 유용 할 수 있습니다. 필자가 필요로했던 마지막 프로젝트에서'auto.arima'를 능가했지만'auto.arima'의 발견 적 방법보다 항상 뛰어나다 고 말하지는 않습니다. – jseabold

Python 예측 밖의 예측 ARIMA predict()

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