python - 趋势的 ARIMA 顺序

Question

我正在尝试拟合 ARIMA 模型。我有 3 个月的数据，它每分钟显示 count(float)。我应该为 arima.fit() 传递哪个顺序？我需要预测每一分钟。

Answer 1

基本的 ARIMA(p,d,q) 模型无法处理您的数据。

您的数据违反了 ARIMA 的假设，其中之一是参数必须随时间保持一致。
我看到了 5 个尖峰，所以我假设您有 5 个忙碌的工作日和安静的周末。基本 ARIMA 不会知道工作日和周末之间的区别，因此它可能不会为您提供有用的结果。

有 SARIMA(季节性自回归综合移动平均线)这样的东西。如果您要处理每日数据点，那将很有用，但也不太适合分钟数据。

我建议您尝试过滤您的数据，以便将晚上和周末排除在外。那么您可能正在处理具有一致参数的数据集。如果您使用的是 python，您可以尝试在过滤后的时间序列数据上使用金字塔的 auto_arima() 函数，让它尝试自动找到最佳参数 p、d、q。

它还会进行许多您可能想要研究此类分析的统计测试。实际上，我并不总是同意 auto_arima 的参数选择，但这是一个开始。

model = pyramid.arima.auto_arima(s)
print(model.summary())

http://pyramid-arima.readthedocs.io/en/latest/_submodules/arima.html