python statsmodels : "params" parameter for predict function of arima models

statsmodels 中的 ARIMA ( statsmodels.tsa.arima_model.ARIMA )、AR ( statsmodels.tsa.ar_model.AR ) 和 ARMA ( statsmodels.tsa.arima_model.ARMA ) 都在其 predict 方法中接收其模型的参数。例如，对于 AR 对象，我们有以下函数定义:

AR(endog, dates=None, freq=None, missing='none')[source]

fit([maxlag, method, ic, trend, ...])

predict(params[, start, end, dynamic])

( Link to documentation here )

我实际上对 predict 的参数选择感到非常困惑。 predict 的第一个参数是 AR 构造函数的参数；这些再次出现在 predict 的参数中是没有意义的。它们也出现在 ARIMA 和 ARMA 的构造函数中。有人可以回答为什么这个参数存在吗？

就其值(value)而言，我在时间序列分析方面没有太多背景，所以也许在重用参数时会暴露一些功能。否则，这个参数很麻烦。

最佳答案

我在问题跟踪器 here 上回答了您的问题。您想对从 fit 返回的结果对象调用 predict。这是我们遵循的模式。

model = sm.tsa.ARMA(y, (2, 2))
results = model.fit()
results.predict()

关于python statsmodels : "params" parameter for predict function of arima models，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/31665256/