python - 我们可以根据单列数字来预测序列中的下一个数字吗？

Question

我正在尝试找到一种方法来预测数字序列中的下一个数字。通常我会为此使用线性回归，但正如您所看到的，有日期和一列数据。没有因变量，只有一个自变量(贷款)。是否有一种简单的方法可以根据已知的数字序列来预测下一个数字可能是什么，或者可能是两个数字的范围？另外，有没有办法获得结果的概率，比如 90% 或 95% 的置信度？

这是我的数据。

Account                            Loans
2019 Aug                           393.3
2020 Feb                           383.2
2020 Mar                           455.4
2020 Apr                           542.0
2020 May                           510.0
2020 Jun                           483.5
2020 Jul                           465.5
2020 Aug                           448.2
Aug 12                             451.1
Aug 19                             447.5
Aug 26                             442.3
Sep 02                             444.7

最终我希望看到这样的结果:443 到 445 的置信度为 95%。这可能吗？

Answer 1

解决方案

选项 1 - 滚动平均值

取最后 n 个值的平均值 (a)。从最后一个数字 (l) 中减去 a 作为 (s)。最终结果应为 l-s 或 l+s。

示例

def predict(arr, n):
  l = arr[-1]
  a = sum(arr[:n]) / n
  s = abs(a - l)
  lower_bounds = l - s
  upper_bounds = l + s
  
  return (upper_bounds, lower_bounds)
  

选项 2 - 指数平滑

考虑使用统计模型的指数平滑

示例

from statsmodels.tsa.api import SimpleExpSmoothing

def predict(arr, sl)
    return SimpleExpSmoothing(arr).fit(smoothing_level=sl).fitted_values

引用文献

statsmodels(简单指数平滑):https://www.statsmodels.org/stable/examples/notebooks/generated/exponential_smoothing.html

Python Simple Exponential Smoothing

NumPy version of "Exponential weighted moving average", equivalent to pandas.ewm().mean()

calculate exponential moving average in python