Autoregressive moving average python

Modele klastrowania zmienności: EWMA i GARCH (1,1) Klastrowanie zmienności jest jedną z najważniejszych charakterystyk danych finansowych, a włączenie jej do naszych modeli pozwala uzyskać bardziej realistyczne oszacowanie ryzyka. Klasteryzacja zmienności wynika z faktu, że dzisiejsza zmienność jest dodatnio skorelowana z niestabilnością w okresie wczorajszym. Tak więc, jeśli wczoraj zaobserwowano wysoką zmienność, dziś również możemy zaobserwować dużą zmienność. Oznacza to, że zmienność zależy od wcześniejszej zmienności (zmienności warunkowej). Istnieją dwie metody obliczania tej wartości: Średnia ważona wykładnicza (EWMA) EWMA jest często używaną metodą szacowania zmienności zwrotów finansowych. Ta metoda obliczania wariancji warunkowej (zmienności) daje większy wpływ na bieżące obserwacje niż wcześniejsze obserwacje. Estymator EWMA ma postać: r oznacza zwrot. jest współczynnikiem zaniku, zwanym również stałą wygładzania. Współczynnik ten określa wykładniczo malejący schemat ważenia obserwacji. W ten sposób EWMA uwzględnia wariancje zależne od czasu. zapewnia, że ​​dzisiejsza wariancja jest dodatnio skorelowana ze zmiennością w okresie wczorajszym. Wysoka lambda wskazuje na powolne rozpadanie w serii, to znaczy wysoka wariancja będzie utrzymywać się przez dłuższy czas. RiskMetrics używa lambda 0,94, która jest odpowiednia do analizowania codziennych danych. EWMA jest w rzeczywistości podzbiorem GARCH (1,1). Dowiedz się więcej o EWMA Uogólniona autoregressive warunkowa Heteroscedasticity (GARCH (1,1)) GARCH to kolejny model szacowania zmienności, który zajmuje się zagadnieniem grupowania zmienności. GARCH pochodzi od ARCH, tj. Autoregressive warunkowa Heteroscedasticity. AR oznacza, że ​​modele są modelami autoregresyjnymi w kwadratowych zwrotach, tj. Istnieje dodatnia korelacja między wczorajszym ryzykiem a ryzykiem. Warunkowe oznacza, że ​​zmienność następnych lat zależy od informacji dostępnych w tym okresie. Heteroscedastyczność oznacza niestałość lotności. Oznacza to, że szereg czasowy zmiennej losowej ma wariancję zmienną w czasie. G oznacza Generalized, co oznacza, że ​​jest to wersja uogólniona, która może uwzględniać różne czynniki na różnych rynkach. Najczęstszą formą modelu GARCH jest GARCH (1,1). Model ten jest reprezentowany jako: Kluczową koncepcją jest tutaj to, że zmienność jest funkcją kwadratów opóźnionych zwrotów i opóźnionych wariancji. Określenie (1,1) wskazuje na to 1 opóźnienie dla każdego kwadratu powrotu i kwadratowej wariancji z poprzedniego dnia. gdzie: jest wagą dla powrotów z odwróconym kwadratem jest waga dla opóźnionych wariancji jest stała równa x VL, gdzie VL jest długookresową wariancją wariancji i jest to jej analiza TimeTime Series: Analiza czasu Time Timer jest złożonym tematem, ale w skrócie , kiedy używamy naszych zwykłych technik przekrojowych, takich jak regresja na danych szeregów czasowych, zmienne mogą wydawać się bardziej znaczące, niż są w rzeczywistości, i nie wykorzystujemy informacji dostarczanych przez szeregową korelację w danych. Co to jest szereg czasowy Wiele zestawów danych ma charakter przekrojowy i reprezentuje pojedynczą porcję czasu. Jednak mamy również dane zbierane przez wiele okresów - na przykład tygodniowe dane dotyczące sprzedaży. To jest przykład danych z szeregów czasowych. Analiza szeregu czasowego jest wyspecjalizowaną gałęzią statystyki szeroko wykorzystywaną w dziedzinach takich jak Ekonometria i Badania Operacyjne. Niestety, większość Badaczy Marketingu i Data Scientists wciąż nie miała do tego dostępu. Jak widać, ma wiele bardzo ważnych aplikacji dla marketerów. Aby wyprostować nasze warunki, poniżej znajduje się prosta ilustracja tego, jak wygląda plik danych szeregów czasowych. Kolumna oznaczona jako DATE jest zmienną daty i odpowiada identyfikatorowi respondenta w danych z badań ankietowych. WEEK, numer sekwencji każdego tygodnia, jest zawarty, ponieważ użycie tej kolumny zamiast rzeczywistych dat może sprawić, że wykresy będą mniej zagracone. Numer sekwencyjny może również służyć jako zmienna trendu w niektórych rodzajach modeli szeregów czasowych. SALES to liczba sprzedanych paczek w każdym tygodniu. Powinienem zauważyć, że jednostka analizy nie musi być marką i może obejmować poszczególnych konsumentów lub grupy konsumentów, których zachowanie jest śledzone w czasie. Ale po pierwsze, dlaczego musimy rozróżnić między analizą przekrojową a szeregami czasowymi Z kilku powodów, z których jedna jest taka, że ​​nasze cele badawcze będą zazwyczaj różne. Innym jest fakt, że większość metod statystycznych, których uczymy się na studiach i które wykorzystujemy w badaniach marketingowych, są przeznaczone dla przekrojowych danych, a jeśli zastosujemy je do danych szeregów czasowych, uzyskane wyniki mogą wprowadzać w błąd. Czas jest wymiarem danych, które musimy wziąć pod uwagę. Analiza szeregu czasowego jest złożonym tematem, ale krótko mówiąc, gdy stosujemy nasze zwykłe techniki przekrojowe, takie jak regresja na danych szeregów czasowych: Błędy standardowe mogą być dalekie. Najczęściej wartości p będą zbyt małe, a zmienne mogą wydawać się bardziej znaczące niż w rzeczywistości. W niektórych przypadkach współczynniki regresji mogą być poważnie obciążone i nie wykorzystujemy informacji, które zapewnia szeregowa korelacja w danych. Aby powrócić do naszych przykładowych danych, jednym z celów może być prognozowanie sprzedaży dla naszej marki. Jest wiele sposobów na zrobienie tego, a najprostszą jest analiza jednoczynnikowa, w której zasadniczo ekstrapolujemy przyszłe dane z przeszłych danych. Dwie popularne jednokierunkowe metody szeregów czasowych to wygładzanie wykładnicze (np. Holt-Winters) i ARIMA (autoregressive Integrated Moving Average). W przykładzie pokazanym na wykresie 1, jeden rok (52 tygodnie) danych historycznych dotyczących sprzedaży został wykorzystany do prognozowania sprzedaży za jeden kwartał (12 tygodni) z modelem ARIMA. Oczywiście istnieje ryzyko, zakładając, że przyszłość będzie jak przeszłość, ale na szczęście możemy również uwzględnić zmienne przyczynowe (predykcyjne), aby pomóc złagodzić te zagrożenia. Jednak oprócz poprawy dokładności naszych prognoz, kolejnym celem może być zrozumienie, które działania marketingowe mają największy wpływ na sprzedaż. Zmienne przyczynowe zazwyczaj obejmują dane, takie jak GRP i cenę, a także mogą zawierać dane z ankiet konsumenckich lub zmiennych egzogenicznych, takich jak PKB. Tego typu analizy są nazywane metodami Market Response lub Marketing Mix i są głównym składnikiem analizy ROMI (Return on Marketing Investment). Można je traktować jako kluczową analizę sterowników dla danych szeregów czasowych. Odkrycia są często wykorzystywane w symulacjach, aby znaleźć optymalny miks marketingowy. Modele funkcji transferu. ARMAX i dynamiczna regresja to terminy, które odnoszą się do wyspecjalizowanych procedur regresji opracowanych dla danych szeregów czasowych. Poza tym są bardziej wyrafinowane metody, a w niektórych tylko trochę. Wiele serii czasowych Może zajść konieczność jednoczesnej analizy wielu szeregów czasowych, np. sprzedaż twoich marek i kluczowych konkurentów. Rysunek 2 poniżej jest przykładem i pokazuje tygodniowe dane o sprzedaży dla trzech marek w okresie jednego roku. Ponieważ ruchy sprzedaży konkurujących ze sobą marek będą zazwyczaj korelowane z biegiem czasu, często będą miały sens i będą bardziej statystycznie rygorystyczne, obejmując dane dla wszystkich kluczowych marek w jednym modelu zamiast uruchamiania osobnych modeli dla każdej marki. Autoregresja wektorowa (VAR), model korekcji błędu wektorowego (VECM) i bardziej ogólna platforma State Space to trzy często stosowane podejścia do wielu analiz szeregów czasowych. Dane przyczynowe można uwzględnić i przeprowadzić modelowanie Market ResponseMarketing Mix. Istnieje kilka dodatkowych metod związanych z badaniami marketingowymi i naukami o danych. Teraz krótko opiszę. Modele panelowe zawierają przekroje w analizie szeregów czasowych. Dane sprzedażowe i marketingowe dla kilku marek, na przykład, mogą być zestawiane jeden na drugim i analizowane jednocześnie. Modelowanie panelu umożliwia analizę na poziomie kategorii, a także jest przydatne w przypadku rzadkich danych (na przykład miesięcznych lub kwartalnych). Analiza podłużna jest terminem ogólnym i czasami myląco używanym, które może odnosić się do modelowania panelu z niewielką liczbą okresów (krótkie panele), a także do pomiarów powtarzanych, analizy krzywej wzrostu lub analizy wielopoziomowej. W sensie dosłownym podciąga on analizę szeregów czasowych, ale wiele autorytetów rezerwuje ten termin do analizy danych z wieloma okresami (np. Gt 25). Modelowanie równań strukturalnych (SEM) jest jedną z metod szeroko stosowanych w modelowaniu krzywej wzrostu i innych analizach wzdłużnych. Analiza przeżycia jest gałęzią statystyki do analizy spodziewanego czasu do wystąpienia jednego lub więcej zdarzeń, takich jak śmierć w organizmach biologicznych i uszkodzenie systemów mechanicznych. Jest również nazywany analizą czasu trwania w ekonomii i analizie historii zdarzeń w socjologii. Jest często wykorzystywany w analizie churn klienta. W niektórych przypadkach jeden model nie pasuje do całej serii dobrze ze względu na zmiany strukturalne w serii, a parametry modelu będą się zmieniać w czasie. W tych okolicznościach dostępnych jest wiele testów i modeli punktów przerwania (na przykład Regresja przełączania stanu przestrzeni). Możesz również zauważyć, że sprzedaż, aktywność call center lub inne śledzone serie danych wykazują klastry zmienności. Oznacza to, że mogą występować okresy, w których dane przesuwają się w górę i w dół w bardziej ekstremalny sposób niż w innych okresach. Rysunek 3 ilustruje tego rodzaju wzór. W takich przypadkach należy wziąć pod uwagę klasę modeli z nieprzydatną nazwą GARCH (Uogólniona autoregresyjna warunkowa heteroskedastyczność). Modele ARCH i GARCH zostały pierwotnie opracowane na potrzeby rynków finansowych, ale mogą być wykorzystywane do innych rodzajów danych szeregów czasowych, gdy zainteresowanie jest zmienne. Zmienność może popaść w wiele wzorów, a zatem istnieje wiele smaków modeli GARCH. Zmienne przyczynowe mogą być uwzględnione. Istnieją także rozszerzenia wielowymiarowe (MGARCH), jeśli masz dwie lub więcej serii, które chcesz wspólnie przeanalizować. Ekonometria nieparametryczna jest bardzo odmiennym podejściem do badania szeregów czasowych i danych podłużnych, które teraz zyskują dużą uwagę ze względu na duże ilości danych i większą moc obliczeniową, którą teraz cieszymy się. Metody te są coraz bardziej wykonalne i użyteczne jako alternatywy dla bardziej znanych metod, takich jak te opisane w tym artykule. Uczenie maszynowe (np. Sztuczne sieci neuronowe) jest również przydatne w pewnych okolicznościach, ale wyniki mogą być trudne do zinterpretowania - dobrze przewidują, ale mogą nie pomóc nam zrozumieć mechanizmu, który wygenerował dane (Dlaczego). Do pewnego stopnia ta wada dotyczy również technik nieparametrycznych. Większość wspomnianych metod to techniki Time Domain. Kolejna grupa metod znana jako Domena Częstotliwości. odgrywa bardziej ograniczoną rolę w badaniach marketingowych. Ive ledwo podrapał powierzchnię bogatego i wieloaspektowego zestawu technik, które są nowością dla większości Badaczy Marketingu i Data Scientists, ale coraz ważniejsze dla naszej pracy. Dla czytelników, którzy chcą dowiedzieć się więcej o tych metodach, dostępne są obecnie kursy online i wiele doskonałych podręczników wprowadzających, a także te, które szczegółowo omawiają określone tematy. Bio: Kevin Gray jest prezesem Cannona Graya. doradztwo marketingowe i analityczne. Oryginalny. Reposted with permission. Jak stworzyć model ARIMA do prognozowania szeregów czasowych za pomocą Pythona Popularną i powszechnie stosowaną metodą statystyczną do prognozowania szeregów czasowych jest model ARIMA. ARIMA jest akronimem oznaczającym AutoRegressive Integrated Moving Average. Jest to klasa modelu, która przechwytuje zestaw różnych standardowych struktur czasowych w danych szeregów czasowych. W tym samouczku dowiesz się, jak opracować model ARIMA dla danych szeregów czasowych w Pythonie. Po ukończeniu tego samouczka będziesz wiedział: O modelu ARIMA zastosowane parametry i założenia wykonane przez model. Jak dopasować model ARIMA do danych i użyć go do tworzenia prognoz. Jak skonfigurować model ARIMA na problem z szeregiem czasowym. Rozpoczęcie Let8217. Autoregresyjny zintegrowany model średniej ruchomej Model ARIMA to klasa modeli statystycznych do analizy i prognozowania danych szeregów czasowych. To jednoznacznie zasugerowało zestaw standardowych struktur w danych szeregów czasowych i jako takie zapewnia prostą, ale wydajną metodę tworzenia zręcznych prognoz szeregów czasowych. ARIMA jest akronimem oznaczającym AutoRegressive Integrated Moving Average. Jest to uogólnienie prostszej AutoRegressive Moving Average i dodaje pojęcie integracji. Ten akronim jest opisowy, wychwytujący kluczowe aspekty samego modelu. Krótko mówiąc, są to: AR. Autoregresja. Model wykorzystujący zależny związek między obserwacją a pewną liczbą opóźnionych obserwacji. JA . Zintegrowany . Zastosowanie różnicowania surowych obserwacji (na przykład odejmowanie obserwacji od obserwacji z poprzedniego etapu czasowego) w celu uczynienia szeregów czasowych nieruchomymi. MA. Średnia ruchoma. Model wykorzystujący zależność między obserwacją a błędem szczątkowym od modelu średniej ruchomej zastosowanego do opóźnionych obserwacji. Każdy z tych komponentów jest jawnie określony w modelu jako parametr. Standardowa notacja jest używana w ARIMA (p, d, q), gdzie parametry są zastępowane wartościami całkowitymi, aby szybko wskazać używany konkretny model ARIMA. Parametry modelu ARIMA są zdefiniowane następująco: p. Liczba obserwacji opóźnień zawartych w modelu, zwana także rzędem opóźnień. d. Liczba przypadków, w których surowe obserwacje są różnicowane, zwane również stopniem różnicowania. q. Rozmiar okna średniej ruchomej, zwany także porządkiem średniej ruchomej. Tworzony jest model regresji liniowej zawierający określoną liczbę i typ terminów, a dane są przygotowywane z pewnym stopniem różnicowania w celu uczynienia go stacjonarnym, tj. W celu usunięcia tendencji i sezonowych struktur, które negatywnie wpływają na model regresji. Wartość 0 może być użyta dla parametru, który wskazuje, aby nie używać tego elementu modelu. W ten sposób model ARIMA może być skonfigurowany do wykonywania funkcji modelu ARMA, a nawet prostego modelu AR, I lub MA. Przyjęcie modelu ARIMA dla szeregu czasowego zakłada, że ​​podstawowym procesem, który wygenerował obserwacje, jest proces ARIMA. Może się to wydawać oczywiste, ale pomaga zmotywować potrzebę potwierdzenia założeń modelu w surowych obserwacjach i błędach rezydualnych prognoz z modelu. Następnie let8217 rzucają okiem na to, jak możemy użyć modelu ARIMA w Pythonie. Zaczniemy od wczytania prostej jednokierunkowej serii czasowej. Przestań się uczyć Seriale czasowe Prognozuj powolny sposób Zarejestruj się i otrzymaj DARMOWY 7-dniowy szeregowy Mini-Kurs Prognozy Czasowej Otrzymasz:. jedna lekcja dziennie dostarczana do Twojej skrzynki odbiorczej. ekskluzywny ebook PDF zawierający wszystkie lekcje. zaufanie i umiejętności do pracy poprzez własne projekty Dane sprzedaży Szampon Ten zestaw danych opisuje miesięczną liczbę sprzedaży szamponu w ciągu 3 lat. Jednostki to liczba sprzedaży i 36 obserwacji. Oryginalny zestaw danych został przyznany Makridakis, Wheelwright i Hyndman (1998). Pobierz zestaw danych i umieść go w bieżącym katalogu roboczym o nazwie 8220 shampoo-sales. csv 8220. Poniżej znajduje się przykład ładowania zestawu danych sprzedaży szamponu w Pandach za pomocą niestandardowej funkcji do analizy pola daty i godziny. Zbiór danych jest bazowany w dowolnym roku, w tym przypadku 1900. Po pierwsze, otrzymujemy wykres liniowy błędów resztkowych, co sugeruje, że nadal mogą być pewne informacje o trendach, które nie zostały uchwycone przez model. ARMA Fit wykres linii resztkowego błędu Następnie otrzymujemy wykres gęstości resztkowych wartości błędów, sugerując, że błędy są Gaussa, ale nie mogą być wyśrodkowane na zero. ARMA Fit Wykres gęstości resztkowej Wyświetla się rozkład błędów resztkowych. Wyniki pokazują, że rzeczywiście istnieje tendencja do przewidywania (niezerowa średnia w reszcie). Zauważ, że chociaż powyżej użyliśmy całego zestawu danych do analizy szeregów czasowych, najlepiej byśmy przeprowadzili tę analizę tylko na szkolnym zbiorze danych podczas opracowywania modelu predykcyjnego. Następnie let8217 szukają sposobu, w jaki możemy wykorzystać model ARIMA do tworzenia prognoz. Rolling Forecast ARIMA Model Model ARIMA może być używany do prognozowania przyszłych kroków czasowych. Możemy użyć funkcji predict () w obiekcie ARIMAResults, aby przewidzieć. Akceptuje indeks kroków czasowych, aby przewidywania były argumentami. Indeksy te odnoszą się do początku zestawu danych treningowych wykorzystywanych do prognozowania. Jeśli użyjemy 100 obserwacji w zbiorze danych treningowych, aby dopasować model, wówczas wskaźnik następnego kroku do wykonania prognozy zostanie określony dla funkcji przewidywania jako start101, end101. Zwróciłoby to tablicę z jednym elementem zawierającym prognozę. Wolelibyśmy również, aby wartości prognozowane były w oryginalnej skali, na wypadek, gdybyśmy przeprowadzili jakiekolwiek różnicowanie (dgt0 podczas konfigurowania modelu). Można to określić, ustawiając argument typ na wartość 8216levels8217. typ8217levels8217. Alternatywnie możemy uniknąć wszystkich tych specyfikacji, używając funkcji forecast (), która wykonuje jednoetapową prognozę z wykorzystaniem modelu. Możemy podzielić zbiór danych treningowych na zestawy pociągów i testów, użyć zestawu pociągów w celu dopasowania do modelu i wygenerować prognozę dla każdego elementu zestawu testowego. Prognozowanie kroczące jest wymagane, biorąc pod uwagę zależność od obserwacji w poprzednich krokach czasowych dla różnicowania i modelu AR. Prostym sposobem wykonania tej prognozy kroczącej jest ponowne utworzenie modelu ARIMA po otrzymaniu każdej nowej obserwacji. Ręcznie śledzimy wszystkie obserwacje na liście o nazwie historia, która jest zapełniona danymi treningowymi i do której dodawane są nowe obserwacje w każdej iteracji. Poniżej znajduje się przykład prognozy kroczącej z modelem ARIMA w Pythonie. Tworzony jest wykres liniowy przedstawiający wartości oczekiwane (kolor niebieski) w porównaniu z prognozami prognozy kroczącej (kolor czerwony). Widzimy, że wartości pokazują pewien trend i mają poprawną skalę. ARIMA Wykres linii tocznej Forecast Model może korzystać z dalszego strojenia parametrów p, d, a może nawet q. Konfigurowanie modelu ARIMA Klasyczne podejście do dopasowywania modelu ARIMA jest zgodne z Metodą Box-Jenkins. Jest to proces, który wykorzystuje analizę szeregów czasowych i diagnostykę w celu wykrycia dobrych parametrów modelu ARIMA. Podsumowując, kroki tego procesu są następujące: Identyfikacja modelu. Użyj wykresów i statystyk podsumowujących, aby zidentyfikować trendy, sezonowość i elementy autoregresji, aby uzyskać wyobrażenie o różnicy i wielkości opóźnienia, które będzie wymagane. Estymacja parametrów. Użyj procedury dopasowania, aby znaleźć współczynniki modelu regresji. Sprawdzanie modelu. Użyj wykresów i testów statystycznych błędów rezydualnych, aby określić ilość i typ struktury czasowej nie uchwyconej przez model. Proces powtarza się, aż do osiągnięcia pożądanego poziomu dopasowania obserwacji na próbce lub poza próbą (na przykład danych treningowych lub zestawów danych testowych). Proces ten został opisany w klasycznym podręczniku z 1970 roku na temat Analizy szeregów czasowych: Prognozowanie i kontrola autorstwa George'a Boxa i Gwilym Jenkins. Zaktualizowana piąta edycja jest już dostępna, jeśli chcesz zagłębić się w tego typu model i metodologię. Biorąc pod uwagę, że model może być skutecznie dopasowany do zbiorów danych szeregów czasowych o niewielkich rozmiarach, parametry wyszukiwania siatki modelu mogą być wartościowym podejściem. W tym samouczku odkryłeś, jak opracować model ARIMA do prognozowania szeregów czasowych w Pythonie. W szczególności nauczyłeś się: o modelu ARIMA, w jaki sposób można go skonfigurować, i założeń wprowadzonych przez model. Jak wykonać szybką analizę szeregów czasowych za pomocą modelu ARIMA. Jak korzystać z modelu ARIMA do prognozowania poza przykładowymi prognozami. Czy masz jakieś pytania dotyczące ARIMA, lub o tym samouczku Zadaj swoje pytania w komentarzach poniżej, a zrobię co w mojej mocy, aby odpowiedzieć. Chcesz tworzyć prognozy czasowe z Pythonem Opracuj własne prognozy w kilka minut za pomocą zaledwie kilku linii kodu Pythona Obejmuje on samouczące się samouczki i kompleksowe projekty na takie tematy jak: Ładowanie danych. wizualizacja. modelowanie. strojenie algorytmu. i wiele więcej. Na koniec przynieś szereg prognoz czasowych do własnych projektów Pomiń naukowców. Tylko wyniki. Kevin, 17 stycznia 2017 o 12:58 Daje mi mnóstwo błędów: Traceback (ostatnie ostatnie połączenie): File 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 2276, w dateparser konwertera (datecols), errors8217ignore8217) Plik 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, wiersz 6, w parserze return datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) TypeError: argument strptime () 1 musi być str, a nie numpy. ndarray Podczas obsługi powyższego wyjątku wystąpił inny wyjątek: Traceback (ostatnie ostatnie połączenie): Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 2285, w konwerterze dayfirstdayfirst), plik 8220pandassrcinference. pyx8221, wiersz 841, w pandas. lib. tryparsedates (pandaslib. c: 57884) Plik 8220pandassrcinference. pyx8221, wiersz 838, w pandas. lib. tryparsedates (pandaslib. c: 57802) Plik 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, wiersz 6, w parserze return datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) Plik 8220Userskevinoost anacondalibpython3.5strptime. py8221, wiersz 510, w strptimedatetime tt, strftime frakcji (datastring, format) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, wiersz 343, w strptime (datastring, format)) ValueError: dane o czasie 8216190Sprzedaż szamponu w ciągu trzech lat8217 nie pasuje do formatu 8216Y-m8217 Podczas obsługi powyższego wyjątku wystąpił inny wyjątek: Traceback (ostatnie ostatnie wywołanie): File 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, wiersz 8, w serii readcsv (8216shampoo-sales. csv8217, header0, parssed0, indexcol0, squeezeTrue, dateparserparser) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 562, w parserf return read (filepathorbuffer, kwds) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 325, w read return parser. read () Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site - packagespandasioparsers. py8221, wiersz 815, w read ret self. engine. read (nrows) Plik 8220Userskev inoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 1387, w indeksie odczytu, nazwy self. makeindex (dane, alldata, nazwy) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 1030, w indeksie makeindex self. aggindex (indeks) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3. 5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 1111, w aggindex arr self. dateconv (arr) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasioparsers. py8221, wiersz 2288, w konwerterze return genericparser (dateparser, datecols) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5site-packagespandasiodatononverters. py8221, wiersz 38 , w genericparser resultsi parsefunc (args) Plik 8220UserskevinoostPycharmProjectsARIMAmain. py8221, wiersz 6, w parserze return datetime. strptime (82161908217x, 8216Y-m8217) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, wiersz 510, w strptimedatetime tt, strftime frakcji (datastring, format) Plik 8220Userskevinoostanacondalibpython3.5strptime. py8221, lin e 343, w strptime (datastring, format)) ValueError: dane czasowe 8216190Sprzedaż szamponu w okresie trzech lat8217 nie pasuje do formatu 8216Y-m8217 Proces zakończony kodem wyjścia 1 Pomoc byłaby bardzo cenna. Wygląda na to, że problem może dotyczyć Twojego pliku danych. Otwórz plik csv w edytorze tekstu i sprawdź, czy linia nagłówka wygląda rozsądnie. Potwierdź także, że nie masz żadnych dodatkowych danych na końcu pliku. Czasami pliki datamarketu są pobierane z danymi stopki, które należy usunąć. NGUYEN Quang Anh 19 stycznia 2017 o 18:28 Powiedzmy, że mam dane szeregów czasowych z wieloma atrybutami. Na przykład rząd będzie miał (prędkość, paliwo, ciśnienie opon), jak moglibyśmy zrobić z tego model. wartość każdej kolumny może wpływać na siebie nawzajem, dlatego nie możemy przewidzieć tylko 1 kolumny. Dużo google, ale cały przykład I8217ve znaleziono do tej pory tylko działa na szereg czasowy 1 atrybut. Jest to nazywane wielowymiarowymi prognozami szeregów czasowych. Modele liniowe, takie jak ARIMA, nie zostały zaprojektowane dla tego typu problemów. ogólnie można użyć reprezentacji opartej na opóźnieniu każdej funkcji, a następnie zastosować standardowy algorytm uczenia maszynowego. Mam nadzieję, że wkrótce będą dostępne tutoriale. Muyi Ibidun, 7 lutego 2017 o 9:36 rano. Twój problem odpowiada modelom VAR (Vector Autoregression). Zobacz następujące linki, aby uzyskać więcej informacji. Mam nadzieję, że to pomoże twojej pracy. Kelvid 20 stycznia 2017 o 11:55 Cześć, czy miałbyś przykład dla sezonowego posta ARIMA Zainstalowałem najnowszy moduł statsmodels, ale jest błąd importowania SARIMAX. Zrób pomoc, jeśli zdołasz to rozgryźć. Dzięki. Sebastian 31 stycznia 2017 o 3:33 am Wielki post Jason Mam kilka pytań: 8211 Tylko dla pewności. modelfit. forecast () to jednoetapowe prognozy, a modelfit. predict () jest dla wielu progresywnych prognoz. 8211 Pracuję z serią, która wydaje się co najmniej całkiem podobna do serii szamponów (przez inspekcję). Kiedy używam przewidywania na danych treningowych, otrzymuję ten zygzakowaty wzór również w prognozie. Ale dla danych testowych przewidywania są znacznie łagodniejsze i wydają się nasycać na pewnym poziomie. Czy można się tego spodziewać Jeśli nie, to co może być nie tak Tak, prognoza () jest dla jednego kroku prognozy. Można również wykonywać prognozy jednoetapowe za pomocą funkcji predict (), ale jest to więcej pracy. Nie spodziewałbym się, że prognozy wykraczające poza kilka etapów będą bardzo dokładne, jeśli to jest Twoje pytanie Sebastian 3 lutego 2017 o 9:25 am Dzięki za odpowiedź dotyczącą drugiego pytania. Tak, masz rację, prognozy nie są bardzo dokładne. Co więcej, przewidywane szeregi czasowe mają zupełnie inną zawartość częstotliwości. Jak już mówiłem, jest gładka i nie zygzakowata jak oryginalne dane. Czy to normalne, czy też robię coś złego. Próbowałem również przewidywania wielu kroków (modelfit. predict ()) na danych treningowych, a następnie prognoza wydaje się mieć mniej więcej taką samą zawartość częstotliwości (więcej zig-zaggy), co dane, które próbuję przewidzieć. Cześć Sebastian, widzę. W przypadku przewidywania w zbiorze danych dotyczących szkolenia model ma dostęp do prawdziwych obserwacji. Na przykład, jeśli przewidujesz następne 5 obs w zbiorze danych treningowych, użyje on obs (t4) do przewidywania t5 zamiast prognozowania (t4). W przypadku przewidywania poza końcem danych modelu, nie ma go do obsłużenia prognoz (chyba że je podasz), ma tylko dostęp do predykcji, które wykonał dla wcześniejszych kroków czasowych. W rezultacie powstają błędy, a rzeczy znikają szybko z szyn (płaska prognoza). Czy to sprawia, że ​​sensehelp James Zhang 10 lutego 2017 o 19:42 dziękuję bardzo za post, bardzo dobrze napisałem mam pytanie: więc użyłem twojego podejścia do zbudowania modelu, ale kiedy próbuję przewidzieć dane, które nie ma na próbce, skomentowałem obst testt i zmieniam historię. Zapisz (obs) na history. append (yhat), a ja dostałem prognozę płaską8230, więc jaki może być powód i jak faktycznie robisz out-of - Przykładowe prognozy oparte na modelu dopasowanym do zbioru danych pociągu Bardzo dziękuję Każda pętla w prognozie kroczącej pokazuje, jak wykonać jedną próbkę z przykładowej prognozy. Trenuj ARIMA na wszystkich dostępnych danych i zadzwoń do prognozy (). Jeśli chcesz wykonać wieloetapową prognozę, musisz potraktować wcześniejsze prognozy jako 8220observations8221 i użyć ich do kolejnych prognoz. Możesz to zrobić automatycznie, używając funkcji predict (). W zależności od problemu takie podejście często nie jest zręczne (na przykład płaska prognoza). James 16 lutego 2017 o 2:03