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时间序列预测:使用Python创建季节性ARIMA模型
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上传时间: 2021-02-24
详细说明:分解数据:时间序列稳定化测试方法:测试序列稳定性:看以看到整体的序列并没有到达稳定性要求,要将时间序列转为平稳序列,有如下几种方法:DeflationbyCPILogarithmic(取对数)FirstDifference(一阶差分)SeasonalDifference(季节差分)SeasonalAdjustment这里会尝试取对数、一阶查分、季节差分三种方法,先进行一阶差分,去除增长趋势后检测稳定性:可以看到图形上看上去变稳定了,但p-value的并没有小于0.05。再来看看12阶查分(即季节查分),看看是否稳定:从图形上,比一阶差分更不稳定(虽然季节指标已经出来了),我们再来将一阶查分和季
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