自动arima-python中的预测区间_Python_Intervals_Prediction_Arima

自动arima-python中的预测区间

python

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我想用python中的自动arima计算.95预测区间。我想得到预测的标准误差，就像我们在R中的统计预测一样

然后我将使用公式-点预测±1.96*当时预测的标准误差t来获得上下限

如何在python中获得预测的标准错误。我使用自动arima预测。我知道statsmodel预测有std误差参数来获得这些，但我使用的是自动arima预测。请告诉我如何在自动arima中获得10个时间步的预测间隔？return Conf interval参数返回非常宽的上限和下限区间。如何获得arima（1 0 2）订单预测的标准误差

自动arima通过将

statsmodels.tsa.arima

和

statsmodels.tsa.statespace.SARIMAX

包装在一起作为估计器来工作。您可以使用与statsmodels相同的方法提取结果。以下是一个示例模型：

 model = auto_arima(y_train, start_p=0, start_q=0,
            test='adf',       
            max_p=7, max_q=7, 
            m=np.int(season),             
            d=n_diffs,           
            seasonal=True,  
            start_P=0, 
            D=1, 
            trace=True,
            error_action='ignore',  
            suppress_warnings=True, 
            stepwise=True)

及

将返回一个具有拟合参数95%置信区间的数组。请随意阅读本文档，以了解有关模型结果的更多信息

对于10步预测，您可以执行以下操作以获得置信区间：

y_forec, conf_int  = model.predict(10,return_conf_int=True,alpha=0.05)
print(conf_int)

要获取模型标准误差，可以使用以下方法提取标准误差：

std_error = model.bse()

为获得预测标准误差，应使用置信区间获得标准误差。下面是一个解释相同问题的答案：