這篇文章主要講解了python如何實現(xiàn)平穩(wěn)時間序列的建模，內(nèi)容清晰明了，對此有興趣的小伙伴可以學習一下，相信大家閱讀完之后會有幫助。

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一、平穩(wěn)序列建模步驟

假如某個觀察值序列通過序列預處理可以判定為平穩(wěn)非白噪聲序列，就可以利用ARMA模型對該序列進行建模。建模的基本步驟如下：

（1）求出該觀察值序列的樣本自相關(guān)系數(shù)（ACF）和樣本偏自相關(guān)系數(shù)（PACF）的值。

（2）根據(jù)樣本自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)，選擇適當?shù)腁RMA（p，q）模型進行擬合。

（3）估計模型中位置參數(shù)的值。

（4）檢驗模型的有效性。如果模型不通過檢驗，轉(zhuǎn)向步驟（2），重新選擇模型再擬合。

（5）模型優(yōu)化。如果擬合模型通過檢驗，仍然轉(zhuǎn)向不走（2），充分考慮各種情況，建立多個擬合模型，從所有通過檢驗的擬合模型中選擇最優(yōu)模型。

（6）利用擬合模型，預測序列的將來走勢。

二、代碼實現(xiàn)

1、繪制時序圖，查看數(shù)據(jù)的大概分布

trainSeting.head()
Out[36]: 
date
2017-10-01 126.4
2017-10-02  82.4
2017-10-03  78.1
2017-10-04  51.1
2017-10-05  90.9
Name: sales, dtype: float64

plt.plot(trainSeting)

網(wǎng)頁標題：python如何實現(xiàn)平穩(wěn)時間序列的建模-創(chuàng)新互聯(lián)
當前路徑：http://jinyejixie.com/article10/jgjgo.html

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