AutoReg在statsmodels中的应用
创始人
2024-09-23 21:00:38
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使用statsmodels中的AutoReg函数来实现自回归模型
自回归模型是一种时间序列模型，其中因变量的当前值与过去的观测值相关。在statsmodels中，可以使用AutoReg函数来构建AR模型。
示例代码：
import statsmodels.api as sm
# 读取数据
data = sm.datasets.sunspots.load_pandas().data
# 构建AR模型
ar_model = sm.tsa.AutoReg(data['SUNACTIVITY'], lags=10)
# 拟合模型
result = ar_model.fit()
# 打印结果
print(result.summary())
在上面的代码中，我们首先读取一个来自statsmodels的数据集（sunspots），然后通过AutoReg构建一个AR模型，最后拟合并输出模型结果。其中，lags参数指定模型的滞后期数。
运行代码后，会输出AR模型的各种统计信息，包括参数估计值、标准误、置信区间、残差等。根据模型结果，可以进行进一步的分析和预测。
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