多个时间序列的ARIMA / Holt Winters

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有没有办法在python中运行ARIMA / Holt-Winters模型,同时处理多个项目(时间序列)?

我可以使用Python中的StatsModels包运行单个ARIMA / Holt-Winters模型,但不能用于多个时间序列。

为了阐明多个时间序列的含义,请参阅我的数据集。

enter image description here

python time-series arima holtwinters
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ARIMA是时间序列预测中最常用的模型之一,但它仅适用于单变量时间序列分析。在数据集中,有四个变量

  • X1
  • X2
  • X3
  • X4

所以这是一个多变量的时间序列。

对于处理,这种时间序列预测VECTOR AUTO REGRESSION是一个很好的选择。它能够处理任意数量的变量。即使计算量较高,您也会获得相当准确的预测。

您可以通过以下import语句从Stats_Model轻松导入它:

from statsmodels.tsa.vector_ar.var_model import VAR

VAR方法:

model = VAR(array_of_data)
  • 其中arry_of_data应该是一个列表(每个观察作为一行)

输入数据格式:

[[5737,5100,2899,7431.26],

[5779,5500,5600,5237.5],

[5782,3520,3620,6534.39]]

在实施之前,请仔细阅读所有参数以获得更好的结果。

为了更多的理解阅读this

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