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我正在做一个时间序列问题。当我在做 AR 模型时,一切正常。
# Import the module for estimating an ARMA model
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA
# Fit the data to an AR(p) for p = 0,...,6 , and save the BIC
BIC = np.zeros(7)
for p in range(7):
mod = ARMA(data, order=(p,0))
res = mod.fit()
# Save BIC for AR(p)
BIC[p] = res.bic
# Plot the BIC as a function of p
plt.plot(range(1,7), BIC[1:7], marker='o')
plt.xlabel('Order of AR Model')
plt.ylabel('Bayesian Information Criterion')
plt.show()
# Fit the data to an MA(q) for q = 0,...,6 , and save the BIC
BIC = np.zeros(7)
for q in range(7):
mod = ARMA(data, order=(0,q))
res = mod.fit()
# Save BIC for MA(q)
BIC[q] = res.bic
# Plot the BIC as a function of p
plt.plot(range(1,7), BIC[1:7], marker='o')
plt.xlabel('Order of MA Model')
plt.ylabel('Bayesian Information Criterion')
plt.show()
ValueError: The computed initial MA coefficients are not invertible
You should induce invertibility, choose a different model order, or you can
pass your own start_params.
# Fit the data to an MA(q) for q = 0,...,6 , and save the BIC
BIC = np.zeros(7)
for q in range(7):
try:
mod = ARMA(data, order=(0,q))
res = mod.fit()
# Save BIC for MA(q)
BIC[q] = res.bic
except:
pass
# Plot the BIC as a function of p
plt.plot(range(1,7), BIC[1:7], marker='o')
plt.xlabel('Order of MA Model')
plt.ylabel('Bayesian Information Criterion')
plt.show()
最佳答案
我在尝试为我的 ARIMA(p,d,q) 模型寻找可逆问题的解决方案时偶然发现了这里。我不太确定这是否适用于您的情况,但我找到了我试图输入 d=0 的解决方案。而我已经将一阶差分应用于输入 ts 以使我的系列静止。所以当我设置 d=1 时,可逆性问题就解决了。
希望这个对你有帮助。
谢谢。
关于python - 值错误 : The computed initial MA coefficients are not invertible You should induce invertibility,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52815990/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!