ARIMA模型拟合

模型描述 模型类型模型 ID销量模型_1ARIMA(1,0,0)(1,0,0) 模型摘要

模型拟合 拟合统计量均值SE最小值最大值百分位5102550759095平稳的 R 方.440..440.440.440.440.440.440.440.440.440R 方.496..496.496.496.496.496.496.496.496.496RMSE20.957.20.95720.95720.95720.95720.95720.95720.95720.95720.957MAPE8.783.8.7838.7838.7838.7838.7838.7838.7838.7838.783MaxAPE45.945.45.94545.94545.94545.94545.94545.94545.94545.94545.945MAE14.824.14.82414.82414.82414.82414.82414.82414.82414.82414.824MaxAE57.941.57.94157.94157.94157.94157.94157.94157.94157.94157.941正态化的 BIC6.292.6.2926.2926.2926.2926.2926.2926.2926.2926.292

模型统计量 模型预测变量数模型拟合统计量Ljung-Box Q(18)离群值数平稳的 R 方统计量DFSig.销量-模型_10.44035.89516.0030

误差白噪声检验

· 模型拟合并相比较简单季节性和Winters模型没有太大的优势，结果可接受。Sig.列给出了 Ljung-Box 统计量的显著性值，该检验是对模型中残差错误的随机检验；表示指定的模型是否正确。显著性值大于0.05 表示残差误差是随机的，则意味着所观测的序列中使用该模型拟合较好。

· 平稳的R方：显示固定的R平方值。此统计量是序列中由模型解释的总变异所占比例的估计值。该值越高（最大值为 1.0），则模型拟合会越好。

· 检查模型残差的自相关函数 (ACF) 和偏自相关函数 (PACF) 的值比只查看拟合优度统计量能更多地从量化角度来了解模型。

最受欢迎的见解

1.在python中使用lstm和pytorch进行时间序列预测

2.python中利用长短期记忆模型lstm进行时间序列预测分析

3.Python用RNN循环神经网络：LSTM长期记忆、GRU门循环单元、回归和ARIMA对COVID-19新冠疫情新增人数时间序列

4. Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性

5.r语言copulas和金融时间序列案例

6. R 语言用RNN循环神经网络、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

7. Matlab创建向量自回归（VAR）模型分析消费者价格指数 (CPI) 和失业率时间序列

8.r语言k-shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类

9.R语言结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析

推荐文章

要出家的签字笔 · 揭秘因果推断与机器学习的强强联合：5大秘诀助你预测因果关系 - CSDN文库

8 小时前

才高八斗的冰棍 · R语言实现相空间重构的参数选取_ami方法找时间延迟-CSDN博客

1 周前

跑龙套的橡皮擦 · 时间序列预测实战(二十五)PyTorch实现Seq2Seq进行多元和单元预测（附代码+数据集+完整解析）_etth1.csv-CSDN博客

1 月前

深沉的板栗 · 基于局部梯度和二进制模式的时间序列分类算法

1 月前

痴情的煎饼 · 【免费开源】基于LSTM的时间序列预测模型python代码_lstm模型python代码-CSDN博客

1 月前

多情的西瓜 · oracle传入两个参数的的replace函数替换成hive方式_oracle的replace函数两个参数-CSDN博客

4 周前

闷骚的树叶 · 【SONY 视频教学】ZV-E1拍摄教程｜夏天的电影，我每年都拍_画面_故事_夏日

1 月前

腼腆的凳子 · 温州大学2017年五年制学前教育大专班招生简章-招生网

3 月前

发呆的茴香 · sql 根据18位身份证号计算年龄 - CSDN文库

4 月前

叛逆的沙滩裤 · 2025998 – 4.10 - Failed to create pod sandbox: rpc error: code = Unknown desc = Kubelet may be retry

4 月前