Python Statsmodels: "params"参数用于ARIMA模型的预测函数

Question

ARIMA(statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA)、AR(statsmodels.tsa.ar_model.AR)和ARMA(statsmodels.tsa.arima_model.ARMA)在statsmodels中都在其predict方法中使用模型的参数。例如，对于AR对象，我们有以下函数定义：

• AR(endog, dates=None, freq=None, missing='none')[source]
• fit([maxlag, method, ic, trend, ...])
• predict(params[, start, end, dynamic])

(文档链接在这里)

我对predict的参数选择非常困惑。 predict的第一个参数是AR构造函数的参数；这在predict的参数中再次出现没有意义。它们也出现在ARIMA和ARMA的构造函数中。有人能回答为什么存在这个参数吗？

值得一提的是，我对时间序列分析没有太多背景知识，因此可能会在重复使用参数时暴露一些功能。否则，这个参数就很麻烦。

- hlin117

Answer 1

我在问题跟踪器这里回答了你的问题。你想在fit返回的结果对象上调用predict。这是我们遵循的模式。

model = sm.tsa.ARMA(y, (2, 2))
results = model.fit()
results.predict()

- jseabold