优化代码from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA arma_mod20 = sm.tsa.ARIMA(dta,(2,0)).fit() print(arma_mod20.aic,arma_mod20.bic,arma_mod20.hqic) arma_mod01 = sm.tsa.ARIMA(dta,(0,1)).fit() print(arma_mod01.aic,arma_mod01.bic,arma_mod01.hqic) arma_mod10 = sm.tsa.ARIMA(dta,(1,0)).fit() print(arma_mod10.aic,arma_mod10.bic,arma_mod10.hqic)

时间: 2023-06-19 18:08:32 浏览: 145
可以将代码优化为以下形式: ``` import statsmodels.api as sm # 设置 ARMA 模型的参数范围 p_range = range(3) q_range = range(3) best_aic = float("inf") best_order = None # 遍历所有参数组合,找到 AIC 最小的模型 for p in p_range: for q in q_range: try: arma_model = sm.tsa.ARIMA(dta, order=(p, 0, q)).fit() if arma_model.aic < best_aic: best_aic = arma_model.aic best_order = (p, 0, q) except: continue # 输出 AIC 最小的模型的参数和值 best_model = sm.tsa.ARIMA(dta, order=best_order).fit() print(f"AIC: {best_model.aic}, BIC: {best_model.bic}, HQIC: {best_model.hqic}") ``` 这样可以自动遍历所有的参数组合,找到 AIC 最小的模型,并输出其参数和值。同时,还加入了异常处理,以防止出现无法拟合的情况。
相关问题

notimplementederror: statsmodels.tsa.arima_model.arma and statsmodels.tsa.arima_model.arima have been removed in favor of statsmodels.tsa.arima.model.arima (note the . between arima and model) and statsmodels.tsa.sarimax. statsmodels.tsa.arima.model.ari

这个错误提示是因为statsmodels库中的ARMA和ARIMA模型已经被移除,取而代之的是使用statsmodels.tsa.arima.model.arima和statsmodels.tsa.sarimax模型。

statsmodels.tsa.arima_model.arma and statsmodels.tsa.arima_model.arima have been removed in favor of statsmodels.tsa.arima.model.arima (note the . between arima and model) and statsmodels.tsa.sarimax.

### 回答1: 在新版本的 statsmodels 库中,已经弃用了 statsmodels.tsa.arima_model.arma 和 statsmodels.tsa.arima_model.arima,推荐使用 statsmodels.tsa.arima.model.arima(注意 arima 和 model 之间的句点)和 statsmodels.tsa.sarimax。 ### 回答2: statsmodels.tsa.arima_model.arma 和 statsmodels.tsa.arima_model.arima 已经被移除,取而代之的是 statsmodels.tsa.arima.model.arima 和 statsmodels.tsa.sarimax。 这个改动涉及到时间序列分析建模的两个主要类,ARMA 和 ARIMA。在 statsmodels 的早期版本中,这两个类是使用 tsa(time series analysis)模块下的 arima_model 子模块来实现的。 但是,随着 statsmodels 的不断发展和更新,这些类已经被迁移至新的位置。在更新的 statsmodels 版本中,ARIMA 类被移至 tsa 模块下的 model 子模块中,ARMA 类被移至 tsa 模块下的 sarimax 子模块中。 这个变更的主要原因是为了提高模块的可读性,使模块的结构更加清晰和易于使用。新模块的名称更加直观,能够更好地反映自己的功能。在新模块中使用这些类时,只需要在类名中指定子模块(如 arima.model 或 sarimax),即可引用这些类。这样做既方便了用户,也能够使使用者更好地理解模块的结构和组成。同时,这个变更也反映了 statsmodels 的一贯风格,即通过持续不断的优化和创新来提升模块的性能和可用性,以满足更广泛的用户需求。 ### 回答3: statsmodels是一个Python库,提供了各种统计模型和数据分析工具。其中,tsa(时间序列分析)模块是statsmodels的一个重要组成部分。 在tsa模块中,ARMA和ARIMA是两个常用的时间序列分析模型,它们可以用于预测未来的时间序列数据。对于ARMA和ARIMA模型,过去的版本中提供了arma和arima函数进行拟合和预测。 然而,在新版本的statsmodels中,为了更好地进行统计和编程,直接使用arma和arima函数已经被弃用。相反,新的ARIMA函数位于statsmodels.tsa.arima.model子模块中,并且需要在调用函数时添加一个model的点。也就是说,新的调用方式应该是statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA()。 另外,SARIMAX是一个新的时间序列模型,它提供了一些ARIMA模型不具备的功能,例如对外生变量的处理和季节性分析等。因此,对于SARIMAX模型,我们需要使用statsmodels.tsa.sarimax中的相应函数进行拟合和预测。 总之,虽然旧版本的arma和arima函数已经被弃用,但是在新版本的statsmodels中,我们可以使用更加复杂和灵活的ARIMA和SARIMAX模型进行时间序列分析。
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