Python Statsmodels中的自回归递归过滤-0.5.0 v。0.6.0

Statsmodels的0.5.0版本不包含对时间序列数据运行自回归递归过滤器的明显功能。存在用于自回归过滤的现有函数

statsmodels.tsa.filters.arfilter()

以及版本0.6.0的新功能：

statsmodels.tsa.filters.filtertools.recursive_filter()

---

然而，现在似乎没有一个简单的方法来为我实现这一点，因为我在Anaconda上（当前SM版本：0.5.0）。其他人是如何实现这种过滤的？

您不能使用

conda update

递归_过滤器的源代码在这里

---

如前所述，它只是一个对初始条件进行适当处理的lfilter。

scipy.signal.lfilter

是一个ARMA滤波器。statsmodels中的一些函数只是fast scipy.signal函数的包装，从信号处理到时间序列分析（相同，但术语和应用程序不同）。出于任何原因，“更新”不允许我更新内置0.5.0版本以外的statsmodels。今天早上我尝试了conda install statsmodels=0.6.1，由于版本更改，现在出现了.recursive_filter（）。