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时间序列分析中AR定阶自回归模型AR order selection是指确定自回归模型AutoRegressive Model, AR模型的阶数p的过程。在AR(p)模型中当前的时间序列值被表示为过去p个时期的线性组合加上一个误差项。
ar_select_order算法是一种用于自动选择最佳AR模型阶数的方法它通过评估不同阶数下模型的拟合优度、信息准则如AIC、BIC或HQIC、预测性能或其他统计测试来确定最合适的p值。
本项目通过ar_select_order算法来构建时间序列分析AR定阶自回归模型。
2.数据获取
本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)数据项统计如下 编号 变量名称 描述 1 DATE 日期 2 INDPRO 工业生产指数
数据详情如下(部分展示) 3.数据预处理
3.1 用Pandas工具查看数据
使用Pandas工具的head()方法查看前五行数据 关键代码 3.2 数据缺失查看
使用Pandas工具的info()方法查看数据信息 从上图可以看到总共有1个变量数据中无缺失值共780条数据。
关键代码 3.3 数据描述性统计
通过Pandas工具的describe()方法来查看数据的平均值、标准差、最小值、分位数、最大值。 关键代码如下 4.探索性数据分析
4.1 变量直方图
用Matplotlib工具的hist()方法绘制直方图 从上图可以看到变量主要集中在20~100之间。
4.2 折线图 从上图中可以看到房价指数是不断波动的。
5.构建AR定阶自回归模型
主要使用ar_select_order算法用于自回归建模。
5.1 构建模型 编号 模型名称 参数 1 AR定阶自回归模型 P13 5.2 模型摘要信息 5.3 观测值预测绘图
预测值预测绘图 6.模型评估
6.1 模型残差诊断图 6.2 模型预测
预测结果及展示 7.结论与展望
综上所述本文采用了ar_select_order算法来构建AR定阶自回归模型最终证明了我们提出的模型效果良好。此模型可用于日常产品的预测。
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