可以使用Python中的多元时间序列分析库statsmodels中的Vector Autoregression(VAR)和Vector Error Correction(VEC)模型进行分析。 下面是一个使用VAR模型分析多元时间序列的示例代码:
import pandas as pd from statsmodels.tsa.api import VAR
df = pd.read_csv('multivariate_time_series.csv', index_col=0, parse_dates=True)
model = VAR(df) results = model.fit()
results.params
results.resid
results.irf(i).plot()
可以使用类似的方式使用VEC模型进行分析。通过比较模型的系数、残差和因果影响等指标,可以有效地比较不同多元时间序列之间的重要性和数据模式。
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