Question

我试图在下面解释ARIMA输出，并且不清楚 sigma2 。文档说这是“残差的方差”。此输出/重要性背后的假设是什么？

请提供答案或详细介绍其内容的链接。

import statsmodels.api as sm
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(df.Sales, order=(0, 1, 1), 
seasonal_order=(0, 1, 1, 12), enforce_stationarity=False,
                            enforce_invertibility=False)
results = mod.fit()
print(results.summary().tables[1])



   ==============================================================================
                     coef    std err          z      P>|z|      [0.025      0.975]
    ------------------------------------------------------------------------------
    ma.L1         -0.9317      0.055    -16.989      0.000      -1.039      -0.824
    ma.S.L12      -0.0851      0.143     -0.594      0.553      -0.366       0.196
    sigma2      1.185e+09   2.13e-11   5.56e+19      0.000    1.19e+09    1.19e+09
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Answer 1

是的，您是对的，即sigma平方代表残差的方差。该值用于测试残差的正态性与非正态性的选择。

有关更多信息，您可以检查以下PR：https://github.com/statsmodels/statsmodels/pull/2431

以及此质量检查：https://github.com/statsmodels/statsmodels/issues/2507#:~:text=The%20sigma2%20output%20in%20the,variance%20of%20the%20error%20term。

Python ARIMA输出-解释Sigma2

1 个答案: