arima

R语言中ARIMA模型 setwd( "E:\\R_workspace\\R语言数据分析与挖掘实战\\chp5" ) library(forecast) library(fUnitRoots) Data <- read.csv( "./data/arima_data.csv" , header = TRUE)[, 2 ] View(Data) # 时间序列（使用ts()函数进行时间序列转化） # 时间序列对象是一种专为时间序列分析而设计的对象类型， # 其中包括两个维度，一个是描述指标的数值，还有一维是时间。 # 时间序列对象和一般数值型向量类似，只不过是加了一个时间的描述。 # 在R语言中可以使用ts(数据向量,frequency=表示将时间分开的时间间隔,start=c(第一个数据所表示的年,月)) sales <- ts(Data) plot.ts(sales, xlab = "时间" , ylab = "销量 / 元" ) # 自相关图 acf(sales) # 单位根检验 unitrootTest(sales) # 对原始序列进行 一阶差分，并进行 平稳性和白噪声检验 # 一阶差分 # 语法:（默认）diff(x, lag = 1, diff= 1, …) # 若x是一个数值向量，则表示后一项减前一项，即滞后一阶差分； # lag 表示滞后项 # 如果要指定差分的阶数

Let's work with this data sample timeseries<-structure(list(Data = structure(c(10L, 14L, 18L, 22L, 26L, 29L, 32L, 35L, 38L, 1L, 4L, 7L, 11L, 15L, 19L, 23L, 27L, 30L, 33L, 36L, 39L, 2L, 5L, 8L, 12L, 16L, 20L, 24L, 28L, 31L, 34L, 37L, 40L, 3L, 6L, 9L, 13L, 17L, 21L, 25L), .Label = c("01.01.2018", "01.01.2019", "01.01.2020", "01.02.2018", "01.02.2019", "01.02.2020", "01.03.2018", "01.03.2019", "01.03.2020", "01.04.2017", "01.04.2018", "01.04.2019", "01.04.2020", "01.05.2017", "01.05.2018", "01.05.2019", "01.05.2020", "01.06.2017", "01.06.2018", "01.06.2019", "01.06.2020", "01.07.2017", "01.07

转自： 原文标题：Build High Performance Time Series Models using Auto ARIMA in Python and R 　　　　　　作者：AISHWARYA SINGH；翻译：陈之炎；校对：丁楠雅 原文链接： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/08/auto-arima-time-series-modeling-python-r / 　　 简介 想象你现在有一个任务：根据已有的历史数据，预测下一代iPhone的价格，可使用的特征包括季度销售、月度支出以及苹果资产负债表上的一系列内容。作为一名数据科学家，你会把这个问题归类为哪一类问题？当然是时间序列建模。 从预测产品销售到估算家庭用电量，时间序列预测是任何数据科学家都应该知道——哪怕不是熟练掌握——的核心技能之一。你可以使用多种不同的方法进行时间序列预测，我们将在本文中讨论 Auto ARIMA ，它是最为有效的方法之一。 首先，我们来了解一下ARIMA的概念，然后再进入正题——Auto ARIMA。为了巩固概念，我们将使用一个数据集，并用Python和R实现它。 目录 一、什么是时间序列？ 二、时间序列预测的方法 三、ARIMA简介 四、ARIMA实现步骤 五、为什么需要Auto ARIMA？ 六、用Auto ARIMA实现案例

摘自kaggle一道题目。Web traffic。链接： https://www.kaggle.com/mohitguptaomg/simple-forecast-with-ar-ma-arima 一、背景 维基百科的每一个主题每一天都有一个浏览量。给定了每一个主题历史的浏览数目，让你预测一下未来这个主题浏览数目。 二、 步骤 检查数据平稳性 使数据平稳 对数据求差分 求相关系数和偏相关系数 来源： https://www.cnblogs.com/ylxn/p/11681316.html

时间序列分析模型——ARIMA模型 一、研究目的 传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型。但经济理论通常不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推断变得更加复杂。为了解决这些问题而出现了一种用非结构方法来建立各个变量之间关系的模型，如向量自回归模型（vector autoregression,VAR）和向量误差修正模型（vector error correction model,VEC）。 在经典的回归模型中，主要是 通过回归分析来建立不同变量之间的函数关系（因果关系），以考察事物之间的联系 。本案例要讨论如何 利用时间序列 数据本身建立模型，以研究事物发展自身的规律 ，并据此对事物未来的发展做出预测。研究时间序列数据的意义：在现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。在现实中很多问题，如利率波动、收益率变化、反映股市行情的各种指数等通常都可以表达为时间序列数据，通过研究这些数据，发现这些经济变量的变化规律（对于某些变量来说，影响其发展变化的因素太多，或者是主要影响变量的数据难以收集，以至于难以建立回归模型来发现其变化发展规律，此时，时间序列分析模型就显现其优势——因为这类模型不需要建立因果关系模型

Unable to find forecast.Arima function in forecast package. Error displayed "forecast.Arima" not found. Can forecast function be used in place of 'forecast.Arima' function ? I am using forecast 8.1. Secondly, the output from ARIMA is flat at mean for the future dates. Is this because I am using 'forecast' function. library(forecast) arima.forecast <- forecast(arima1, h=30) forecast.Arima is not missing, it is just not exported in v8.1+. Use forecast instead, which will call forecast.Arima when required. Flat forecasts are common. See https://robjhyndman.com/hyndsight/flat-forecasts/ 来源： https:

I am trying to build a ARIMA for anomaly detection. I need to find the moving average of the time series graph I am trying to use pandas 0.23 for this import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.stattools import adfuller import matplotlib.pylab as plt from matplotlib.pylab import rcParams rcParams['figure.figsize'] = 15, 6 dateparse = lambda dates: pd.datetime.strptime(dates, '%Y-%m') data = pd.read_csv('AirPassengers.csv', parse_dates=['Month'], index_col='Month',date_parser=dateparse) data.index ts = data['#Passengers'] ts.head(10) plt.plot(ts) ts_log = np.log(ts) plt.plot(ts