ARIMAX模型的阶数为(2,1,1)。
创始人
2024-09-13 10:32:12
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要确定ARIMAX模型的阶数，可以使用自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来帮助判断。下面是一个基本的步骤来确定ARIMAX模型的阶数：
- 导入所需的库：
import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
- 加载数据并创建ARIMAX模型：
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 定义自变量
exog = data['exogenous_variable']
# 创建ARIMAX模型
model = sm.tsa.ARIMA(data['target_variable'], order=(2, 1, 1), exog=exog)
- 拟合模型并获取结果：
# 拟合模型
results = model.fit()
# 输出模型结果
print(results.summary())
- 绘制自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）：
# 绘制自相关图
sm.graphics.tsa.plot_acf(data['target_variable'], lags=20)
# 绘制偏自相关图
sm.graphics.tsa.plot_pacf(data['target_variable'], lags=20)
通过观察自相关图和偏自相关图，可以确定ARIMAX模型的阶数。在这个例子中，阶数为(2, 1, 1)。
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