AMIRA时间预测实现过程详解（含代码可直接套用）

今日学习了amira做时间预测，下面分享以下学习成果

具体思路

基本思路就是这样，

接下来带你一步步实现

白噪声检验

白噪声序列各项之间没有任何的关系，完全为无序波动，没有任何信息可提供即终止分析。

代码

from statsmodels.stats.diagnostic import acorr_ljungbox
print("白噪声检验结果为："，acorr_ljungbox(data,lags=1))#这里得到两个值，第一个是统计量第二个是p值，一般来说p小于0.05就可以判定为非白噪声

平稳性检验

平稳性检验一般有三个方法，1.时序图 2.自相关图 3.单位根

一般使用单位根来检验，如果序列中存在的单位根那就属于非平稳时间序列。

单位根检验和判断代码

from statsmodels.tsa.stattools import adfuller as ADF
print("原始序列的ADF检验结果为"：ADF(data))#返回第一个值为adf值，第二个为p值，如果p远大于0.05，那么就是非平稳

差分

差分其实就是让序列后一项和前一项做差的意思，做差一次得到的序列为一阶差分，差分能够让非平稳序列变为平稳序列,如果一阶差分之后无法通过平稳性检验就进行二阶差分

差分处理代码

data=data.diff().dropna()#差分最后一项没有东西减它所以会产生空值，要用dropna删除空值

ACF和PACF

ACF是自相关图，PACF是偏自相关图

ACF和PACF代码

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf,plot_pacf
plot_acf(data).show()
plot_pacf(data).show()

PACF

看这两张图上的标记，数字为第几阶差分，阴影区域为置信区间为95%，我们需要找的是图形是拖尾还是结尾，以及对应阶数，关于拖尾还是结尾如何判断可以去看这篇文章，链接放在这http://t.csdn.cn/TCyCG，我这里直接给结论，这两张图第一张自相关图为一阶拖尾，第二张为一阶截尾.

我们需要的是对照上面的图形找到表中我们应该使用哪一种模型，

根据刚刚判断的（第一张自相关图为一阶拖尾，第二张为一阶截尾.）所以选AR（1）。时间序列为ARIMA(p,d,q)对照上图可以确定p和q，d代表差分次数，我们这里是一次所以最终构建的模型是，ARIMA（1，1，0）建立模型

model=ARIMA(data,(p,d,q)).fit()
print("模型报告：\n",model.summary2())
print("未来五天预测结果，标准误差，置信区间如下：\n",model.forecast(5))

GAME OVER!,码字不易，有用就点个赞吧捞捞孩子

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