原文:[時間序列模型] python做adf檢驗

adf檢驗是用來檢驗序列是否平穩的方式,一般來說是時間序列中的一種檢驗方法。python中可使用現成的工具statsmodels來實現adf檢驗。 方法及參數: ADF檢驗總結一句話:如果序列是平穩的,則不存在單位根,否則就會存在單位根。 同時,源數據不平穩 大多肉眼可見 ,可以做一階差分 二階差分這樣子,看是否差分后平穩。 ADF檢驗的原假設是存在單位根,因此如果得到的統計量顯著小於 個置信度 ...

2018-04-17 11:03 0 5614 推薦指數:

查看詳情

時間序列模型(三):指數平滑法

時間序列模型(一):模型概述 時間序列模型(二):移動平均法(MA) 時間序列模型(三):指數平滑法 一次移動平均實際上認為近N期數據對未來值影響相同,都加權 1/N;而 N 期以前的數據對未來值沒有影響,加權為0。但是,二次及更高次移動平均數的權數卻不是 1/N,且次數越高 ...

Tue Jul 06 19:06:00 CST 2021 0 334
ARIMa--時間序列模型

一、概述   在生產和科學研究中,對某一個或者一組變量 x(t)x(t) 進行觀察測量,將在一系列時刻 t1,t2,⋯,tnt1,t2,⋯,tn 所得到的離散數字組成的序列集合,稱之為時間序列時間序列分析是根據系統觀察得到的時間序列數據,通過曲線擬合和參數估計來建立數學模型的理論和方法。時間 ...

Thu May 21 01:01:00 CST 2020 0 889
時間序列模型Prophet使用詳細講解

目錄 一、簡易入門 二、飽和預測 2.1 預測飽和增長 2.2 預測飽和減少 三、趨勢突變點 3.1 Prophet 中的自動監測突變點 3.2 調整趨勢的靈活性 3.3 指 ...

Thu Jul 09 18:19:00 CST 2020 0 1941
時間序列模型(二):移動平均法(MA)

時間序列模型(一):模型概述 時間序列模型(二):移動平均法(MA) 時間序列模型(三):指數平滑 移動平均法可以作為一種數據平滑的方式,以每天的氣溫數據為例,今天的溫度可能與過去的十天的溫度有線性關系;或者做的飯一部分是上頓的,一部分是現在的,再假設隔兩頓的都被倒掉了,並且每天 ...

Mon Jul 05 22:49:00 CST 2021 0 654
拓端數據tecdat:Python | ARIMA時間序列模型預測航空公司的乘客數量

原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=20742 時間序列 被定義為一系列按時間順序索引的數據點。時間順序可以是每天,每月或每年。 以下是一個時間序列示例,該示例說明了從1949年到1960年每月航空公司的乘客數量。 時間序列預測 時間序列預測是使用統計模型 ...

Wed Mar 03 23:03:00 CST 2021 0 338
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM