1、Pandas
Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具,相当于这是Python官方自己的一套库
statsmodel是基于Pandas开发的一套库,用于一些描述统计、统计模型估计、推断、预测
2、自回归模型(AutoRegression model,AR)
自回归,从物理的角度来理解就是:当前记录与其历史记录的差值。eg,自回归认为历史的发展是一条斜率一定的直线。
3、滑动平均模型(moving average model, MA)
移动平均,从物理的角度来理解就是:当前记录是历史记录的均值。eg,移动平均模型认为历史的发展是一条水平的线。
4、高级时间序列模型ARMA
ARMA就是把AR和MA结合在一起的一种算法,当AR和MA混合在一起,可以认为是一个y=ax+b的过程,自回归提供了a这个系数,移动平均提供了b这个截距。
5、高级时间序列模型ARIMA【autoregression intergrated moving average差分自回归移动平均】
ARIMA中,I指代的差分,其实是 前后时间上数值的差异,ARIMA就是使用差分的数据来进行ARMA建模
6、ARMA测试
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.graphics.tsaplots import acf, pacf, plot_acf, plot_pacf from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA from statsmodels.tsa.stattools import arma_order_select_ic if __name__ == "__main__": time_series = pd.Series( [151.0, 188.46, 199.38, 219.75, 241.55, 262.58, 328.22, 396.26, 442.04, 517.77, 626.52, 717.08, 824.38, 913.38, 1088.39, 1325.83, 1700.92, 2109.38, 2499.77, 2856.47, 3114.02, 3229.29, 3545.39, 3880.53, 4212.82, 4757.45, 5633.24, 6590.19, 7617.47, 9333.4, 11328.92, 12961.1, 15967.61]) # print('BIC求解的模型阶次为', arma_order_select_ic(time_series, max_ar=10, max_ma=6, ic='bic')['bic_min_order']) print('time_series:', len(time_series)) my_arma = ARMA(time_series, (1, 0)) # 这里的(1, 0)从arma_order_select_ic函数返回,但是这里返回6,7运行失败 model = my_arma.fit() result = model.forecast(10)[0] print('result:', result)
以上就是python statsmodel的使用的详细内容,更多关于python statsmodel的资料请关注其它相关文章!
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 凤飞飞《我们的主题曲》飞跃制作[正版原抓WAV+CUE]
- 刘嘉亮《亮情歌2》[WAV+CUE][1G]
- 红馆40·谭咏麟《歌者恋歌浓情30年演唱会》3CD[低速原抓WAV+CUE][1.8G]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[320K/MP3][193.25MB]
- 【轻音乐】曼托凡尼乐团《精选辑》2CD.1998[FLAC+CUE整轨]
- 邝美云《心中有爱》1989年香港DMIJP版1MTO东芝首版[WAV+CUE]
- 群星《情叹-发烧女声DSD》天籁女声发烧碟[WAV+CUE]
- 刘纬武《睡眠宝宝竖琴童谣 吉卜力工作室 白噪音安抚》[FLAC/分轨][748.03MB]
- 理想混蛋《Origin Sessions》[320K/MP3][37.47MB]
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[320K/MP3][78.78MB]
- 群星《情叹-发烧男声DSD》最值得珍藏的完美男声[WAV+CUE]
- 群星《国韵飘香·贵妃醉酒HQCD黑胶王》2CD[WAV]
- 卫兰《DAUGHTER》【低速原抓WAV+CUE】
- 公馆青少年《我其实一点都不酷》[FLAC/分轨][398.22MB]
- ZWEI《迟暮的花 (Explicit)》[320K/MP3][57.16MB]