Python의 자동회귀 이동평균 모델에 대한 자세한 설명

Python은 데이터 과학 분야에서 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. ARMA(자기회귀 이동 평균) 모델은 시계열 분석에서 매우 중요한 모델입니다. 이 기사에서는 Python의 ARMA 모델을 자세히 소개합니다.

1. ARMA 모델이란?

ARMA(자기회귀 이동 평균 모델)는 시계열 데이터의 주기성과 추세를 설명하는 데 사용되는 시계열 분석의 일반적인 모델입니다. ARMA 모델을 사용하면 미래 시점의 값을 예측하고 개별 요인이 결과에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.

ARMA 모델에서 자기회귀(AR)는 현재 시점의 값이 이전 여러 시점의 값에 따라 달라지는 것을 의미하고, 이동 평균(MA)은 현재 시점의 값이 이전 여러 시점의 값에 따라 달라지는 것을 의미합니다. 이전 시점 오류입니다. ARMA 모델은 이 두 요소를 결합하여 전체 모델을 형성합니다. 여기서 "p"는 AR 부분의 순서를 나타내고 "q"는 MA 부분의 순서를 나타냅니다.

2. ARMA 모델을 사용하는 방법은 무엇인가요?

Python에는 Statsmodels, Pandas, Matplotlib와 같이 시계열 분석 및 예측을 위한 강력한 라이브러리가 있습니다. 아래 코드는 Statsmodels 라이브러리의 ARMA 모듈을 사용하는 방법을 보여줍니다.

import pandas as pd
import statsmodels.tsa.arima_model as ARMA
 
# 读取数据并将日期列设置为索引
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date')
 
# 建立ARMA模型
model = ARMA(data, order=(p, q))
 
# 拟合模型
results = model.fit()
 
# 预测未来值
future_values = results.predict(start='2022-01-01', end='2022-12-31')

이 예에서는 먼저 Pandas를 통해 시계열 데이터를 읽고 날짜 열을 인덱스로 설정합니다. 그런 다음 Statsmodels 라이브러리의 ARMA 모듈을 사용하여 모델을 구축합니다. 여기서 "p"와 "q"는 ARMA 모델의 매개변수입니다. 다음으로 모델을 피팅하고 예측값을 생성한 후 결과를 future_values ​​변수에 저장합니다.

3. ARMA 모델을 평가하는 방법은 무엇인가요?

ARMA 모델을 구축하고 예측을 생성한 후에는 모델을 평가하여 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. 일반적으로 사용되는 평가 방법은 다음과 같습니다.

1. 잔차 진단

잔차는 모델의 예측 값과 실제 값의 차이입니다. 잔차 진단은 평균 0, 분산 불변, 임의성 가정 하에 잔차가 정규 분포를 이루고 있는지 확인하여 모델을 평가하는 일반적인 방법입니다.

import statsmodels.stats.diagnostic as diag
 
res = results.resid
p_value = diag.acorr_ljungbox(res, lags=[20])

이 코드 조각은 Ljung-Box 테스트를 실행하여 잔차가 자기 상관되어 있는지 확인합니다. 잔차 값이 관련성이 있는지 확인하십시오.

2. 정보 기준

정보 기준은 모델의 적합도, 매개변수 및 샘플 수를 기반으로 계산할 수 있는 모델의 품질을 판단하는 데 사용되는 방법입니다. 정보 기준이 낮을수록 더 나은 모델을 나타냅니다.

aic, bic = results.aic, results.bic

이 코드 조각은 모델의 AIC(Akaike Information Criterion) 및 BIC(Bayesian Information Criterion)를 계산하고 결과를 해당 변수에 저장합니다.

4. 요약

자기회귀 이동평균 모델은 시계열 분석에서 중요한 개념입니다. Python의 Statsmodels, Pandas 및 Matplotlib와 같은 기존 라이브러리를 사용하여 ARMA 모델을 쉽게 구축하고, 미래 값을 예측하고, 모델 품질을 평가하고, 기타 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 도구와 방법을 사용하면 시계열 분석 및 예측을 쉽게 수행하고 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정 및 개선할 수 있습니다.

위 내용은 Python의 자동회귀 이동평균 모델에 대한 자세한 설명의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!