Python 如何利用StatsModel ARMA模型进行更好的预测

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在这个网站上关于ARMA模型

我不能理解这句话,如何使用选择顺序做出更好的预测


“你能获得更适合太阳黑子模型的模型吗?(提示:sm.tsa.AR有一个方法选择顺序)”

提示似乎被破坏了。请参阅:。所以我认为你不能在AR上使用select_order

对于解决方法,他们建议使用arma\u order\u select\u ic。如果您在引用的页面中按照示例进行操作,则有一个名为dta的数据对象。然后您可以执行以下操作:

res = sm.tsa.arma_order_select_ic(dta, max_ar=10, max_ma=0, ic='bic')
print(res)

{'bic_min_order': (9, 0), 'bic':               0
0   3174.049905
1   2830.369176
2   2637.569703
3   2638.070335
4   2642.878700
5   2648.610908
6   2645.594430
7   2635.308015
8   2625.737548
9   2611.689366
10  2617.421383}
我认为这意味着MLE随着前几个订单的增加而减少,但随后趋于平稳,因此使用7或8的延迟是应该达到的最高值。然而,我不确定