不同起始条件下的时间序列预测

Question

假设我们有两个组件/材料，比如“A”和“B”。当这两者以不同的比率组合时，它会产生可以建模为时间序列的特定属性（属性 C）。

Cycle (Time)	Component A	Component B	Property C
1	80	20	1.078
2	80	20	1.035
2	80	20	0.987

为了预测属性 C，我将其视为时间序列预测问题。为了解决这个问题，我使用了 ARIMA 模型，它产生了很好的结果。 如何将“A”和“B”的比率纳入时间序列建模？最终，我想用“A”和“B”的不同比率来预测“C 属性”。

Answer 1

看起来你有panel data

因此，您可以使用 ARIMAX 模型进行合并。哪些 ARIMA 模型具有外生变量，在您的情况下为 A 和 B 或 A/B。

例如：

1. https://pyflux.readthedocs.io/en/latest/arimax.html
2. https://www.statsmodels.org/dev/examples/notebooks/generated/statespace_sarimax_stata.html