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多个时间序列的 ARIMA/Holt Winters

多个时间序列的 ARIMA/Holt Winters

MMMHUHU 2021-08-17 18:36:52
有没有办法在 python中运行一个ARIMA/Holt-Winters 模型来一次处理多个项目(时间序列)?我可以使用 Python 中的 StatsModels 包运行单个 ARIMA/Holt-Winters 模型,但不能运行多个时间序列。要澄清我所说的多个时间序列的含义,请参阅我的数据集。
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2 回答

?
跃然一笑

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ARIMA是时间序列预测中最常用的模型之一,但它仅适用于单变量时间序列分析。在您的数据集中,有四个变量


X1

X2

X3

X4

所以它是一个多元时间序列。


对于Handling,这种时间序列预测VECTOR AUTO REGRESSION是一个不错的选择。它能够处理任意数量的变量。即使计算量更高,您也会在预测上获得不错的准确性。


您可以通过以下导入语句轻松地从Stats_Model导入它 :


from statsmodels.tsa.vector_ar.var_model import VAR

VAR方法:


model = VAR(array_of_data)

其中arry_of_data应该是一个列表(每个观察作为一行)

数据输入格式:


[[5737,5100,2899,7431.26],


[5779,5500,5600,5237.5],


[5782,3520,3620,6534.39]]

在实施之前,请仔细阅读所有参数以获得更好的结果。


为了更多的理解阅读这个


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反对 回复 2021-08-17
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