AR模型，时间序列_编程开发

创始人

2024-09-13 23:02:39

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我们可以使用自回归模型（AR model）来对时间序列进行分析，其中AR模型用于描述当前时间点的值（或误差）是前几个时刻的值（或误差）的线性组合。具体实现方法可以使用Python中的statsmodels库，具体的代码实现如下：

from statsmodels.tsa.ar_model import AR

# 假设时序数据已经载入到变量 data 中
model = AR(data)
result = model.fit()

# 输出自回归系数
print(result.params)

其中，AR 表示构建 AR 模型，ar_order 参数可用于指定模型的阶数（即使用前几个时刻的值来预测当前值）。result.params 则表示AR模型的自回归系数。

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