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  1. Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

  2. 今天小编就为大家分享一篇关于Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解,小编觉得内容挺不错的,现在分享给大家,具有很好的参考价值,需要的朋友一起跟随小编来看看吧
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    • 发布日期:2020-09-19
    • 文件大小:67584
    • 提供者:weixin_38678498
  1. Python时间序列处理之ARIMA模型的使用讲解

  2. ARIMA模型 ARIMA模型的全称是自回归移动平均模型,是用来预测时间序列的一种常用的统计模型,一般记作ARIMA(p,d,q)。 ARIMA的适应情况 ARIMA模型相对来说比较简单易用。在应用ARIMA模型时,要保证以下几点: 时间序列数据是相对稳定的,总体基本不存在一定的上升或者下降趋势,如果不稳定可以通过差分的方式来使其变稳定。 非线性关系处理不好,只能处理线性关系 判断时序数据稳定 基本判断方法:稳定的数据,总体上是没有上升和下降的趋势的,是没有周期性的,方差趋向于一个稳定的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-01
    • 文件大小:67584
    • 提供者:weixin_38733333