Python ARIMA结果解释

我如何解释ARIMA的结果。我有一个差分序列，我实现了两个ARIMA模型ARIMA[2,1,0]和ARIMA[1,1,0]。哪一个更好，我还绘制了ACF和PACF，从中我假设2,1,0应该是好的[ACF逐渐减少，PACF在2左右下降]。虽然我听说即使在绘制了ACF和PACF之后，我们通常也会尝试一些或全部循环，以找到最好的。我们是否看到AIC/BIC进行比较或其他统计

这是ARIMA[1,1,0]的结果

这是ARIMA[2,1,0]的结果

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只要差异项相同（两款车型的差异项均为1），您就可以使用AIC/BIC对两款车型进行比较

AIC/BIC比较只能应用于相同大小的数据。因此，如果一个模型的差分项为1，另一个模型的差分项为2，则后一个模型在建模后的数据点会较少，并且可能会给出较低的AIC/BIC，而不保证有更好的模型

如果您的数据允许您进行交叉验证，那么您可能希望在得出哪一组参数最适合您的arima模型的结论之前尝试一下

您可能想看看关于交叉验证的讨论，它提供了一个关于如何为arima实现交叉验证的简单想法。