AutoReginstatsmodels
创始人
2024-09-23 21:01:40
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AutoReg是statsmodels中的一个模型类，可以用于进行自回归模型分析。具体而言，AutoReg可以自动寻找最佳的模型参数，同时可以进行模型拟合、预测、残差分析等。
代码示例：
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
# 构造示例数据
np.random.seed(123)
y = np.random.normal(0, 1, 100)
for t in range(1, 100):
y[t] = 0.7 * y[t-1] + np.random.normal(0, 1)
# 自回归模型拟合与预测
mod = sm.tsa.AutoReg(y, 1) # 自回归系数为1
res = mod.fit()
print(res.summary())
pred = res.predict(start=90, end=99)
print(pred)
运行上述代码，可以得到自回归模型的拟合结果和10个步长的预测值。其中，模型选择的自回归系数为1，残差分析显示模型拟合效果较好。
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