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时间序列预测:使用Python创建季节性ARIMA模型
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
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-24
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38683488
时间序列预测:使用Python创建季节性ARIMA模型
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:DeflationbyCPI Logarithmic(取对数)
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-27
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38640794