ARIMA预测的统计模型为我提供了差分信号的预测，而不是实际信号的预测。我犯什么错误？

Question

信号看起来像这样

original signal

使用 plot（output.diff（））获得的差分信号看起来像这样

differenced signal

接下来，通过分析ACF和PACF获得ARIMA模型的参数

模型通过以下方式拟合

模型= ARIMA（输出值，顺序=（2,1,1））

model_fit = model.fit（disp = 0）

当我使用

model_fit.plot_predict（dynamic = False）

plt.show（）

太完美了！

result using plot_predict

但是当我使用 plt.plot（model_fit.predict（dynamic = False））

它给出了差分信号的预测

result using predict of arima

Answer 1

如果您使用的是模型sm.tsa.ARIMA，则可以使用以下内容：

plt.plot(model_fit.predict(dynamic=False, typ='levels'))

但是，此模型已弃用，并将在将来的Statsmodels版本中删除。为了与将来的版本兼容，您可以使用新的ARIMA模型：

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

或

import statsmodels.api as sm

model = sm.tsa.arima.ARIMA(output.values, order=(2,1,1))

此新模型将自动生成实际信号的预测和预测，因此在这种情况下您无需使用typ='levels'。