Python中ARIMA的样本内预测区间答案

【问题标题】：In-sample prediction interval for ARIMA in PythonPython中ARIMA的样本内预测区间
【发布时间】：2020-07-09 16:47:12
【问题描述】：

我正在使用 statsmodels ARIMA 来构建模型并给出估计值。 predict() 可用于给出样本内模型估计/结果。 predict() 可用于给出样本外估计和预测区间。我需要样本内模型结果的预测区间。有什么可以使用的操作吗？样本内可以调用 predict() 吗？

【问题讨论】：

标签： python prediction statsmodels arima

【解决方案1】：

如果可能，您应该改用 SARIMAX 模型，该模型具有更多功能，并且未来会得到更好的支持（ARIMA 模型将在下一个版本中弃用）。然后，结果对象将具有称为 get_prediction 和 get_forecast 的方法，这将允许您创建一个新的结果对象，并使用您的新值进行扩展。

获取预测区间的语法略有不同，但它支持样本内和样本外的区间。

from statsmodels.tsa.api import SARIMAX
model = SARIMAX(timeseries, order=(1, 0, 6))
results = model.fit()

pred = results.get_prediction(start=..., end=...)
print(pred.predicted_mean)        # prediction
print(pred.conf_int(alpha=0.05))  # confidence interval

fcast = results.get_forecast(steps=...)
print(fcast.predicted_mean)        # forecast
print(fcast.conf_int(alpha=0.05))  # confidence interval

【讨论】：

谢谢你 - 让我更进一步！一次更新，必须从状态空间调用 SARIMAX，例如，import statsmodels.api as apimodel = api.tsa.statespace.SARIMAX(srs, order=(p, d, q))
很高兴有帮助，但您的更新不正确 - 我发布的代码有效，您发布的代码可以使用 api.tsa.SARIMAX。