Question

我一直在尝试使用statsmodels的SARIMAX模型，但在我的预测中返回一个置信区间。

我的目标是为置信区间的上限和下限生成一系列预测。

我尝试使用我的模型，然后使用get_prediction()，最后使用conf_int()。 get_prediction()按我的预期返回每个索引的数据。但是，conf_int()会返回一个奇怪的矩阵：

        0   1
ar.S.L7 0.018806    0.194818
ma.S.L7 -0.830238   -0.717128
sigma2  40.832875   48.105937

我不明白。我注意到这些是模型的参数，但我不知道如何使用它们来获得每个索引的上下预测。

我咨询过：this，this和this，但似乎没有一个问题存在同样的问题。我也查看了this question。我试图尽可能地密切关注他们的代码，但无法重现问题。

Answer 1

当你这样做时：

model = sm.tsa.statespace.SARIMAX(params)
fit_model = model.fit()

nforecast = 144
forecast = fit_model.get_prediction(end=model.nobs+nforecast)

ci = forecast.conf_int()

print(ci.head())

你应该得到：

          upper [name of your feature]     lower [name of your feature]

 time1           0.018806                    0.194818 
 time2          -0.830238                   -0.717128
 time3           40.832875                   48.105937

ci的默认标题只是＆＃39; upper＆＃39;并且＆＃39;降低＆＃39;如果您的原始数据中没有功能标题。

无法理解和使用Statsmodels的SARIMAX`conf_int（）`输出

1 个答案: