En este artículo, presentaremos el modelo automático ARIMA en Python y su aplicación en el análisis y previsión de series temporales. ARIMA (Modelo de Media Móvil Autoregresiva) es un modelo estadístico clásico ampliamente utilizado en la modelización y previsión de datos de series temporales. El Modelo ARIMA Automático es una herramienta potente en Python que selecciona automáticamente los mejores parámetros del modelo ARIMA y proporciona resultados de predicción precisos.
¿Qué es el modelo ARIMA?
El modelo ARIMA consta de tres partes: autorregresión (AR), diferencia (I) y media móvil (MA). Al combinar estas tres partes, el modelo ARIMA puede modelar y predecir una amplia gama de datos de series temporales.
- Autoregresión (AR): Esta sección se utiliza principalmente para describir las dependencias entre valores actuales y pasados. Indica que el valor actual se obtiene a partir de una combinación lineal de valores pasados.
- Diferencia (I): Esta sección se utiliza para suavizar los datos de series temporales. Las secuencias estacionarias son series en las que la media, varianza y varianza auto-coordinada no cambian con el tiempo.
- Media móvil (MA): Esta sección se utiliza para describir la relación entre errores pasados y actuales. Indica que el error actual es una combinación lineal de errores pasados.
El modelo ARIMA puede seleccionar diferentes órdenes de AR, I y MA según la naturaleza de los datos de series temporales para lograr el mejor efecto de ajuste.
Cómo usar el modelo automático ARIMA de Python
Para usar el modelo automático ARIMA de Python, primero necesitas instalar la biblioteca statsmodels y la biblioteca pmdarima. Después de instalar estas dos librerías, puedes empezar a usar la función auto_arima() para la selección y ajuste del modelo.
La función auto_arima() es una función potente en la biblioteca pmdarima que selecciona automáticamente los parámetros del modelo ARIMA en función de la naturaleza de los datos de series temporales. Aquí tienes un ejemplo:
En el código de ejemplo anterior, primero usa la biblioteca pandas para leer los datos de la serie temporal y establece la columna de fecha como índice. Luego, utiliza la función auto_arima() para seleccionar automáticamente los parámetros del modelo ARIMA y asignarlos a la variable modelo. Finalmente, el modelo ARIMA se ajusta usando la función fit() y se imprime el resumen de parámetros del modelo.
Ejemplos de aplicaciones de modelos automáticos ARIMA
Aquí tienes un ejemplo práctico de aplicación para demostrar cómo usar el modelo automático ARIMA de Python para el análisis y predicción de series temporales.
Supongamos que tenemos un conjunto de datos de ventas que contiene datos de ventas para cada mes. Esperamos utilizar este conjunto de datos para predecir las ventas en los próximos meses. Primero, necesitamos leer los datos y realizar el preprocesamiento necesario:
En el código anterior, usamos la biblioteca pandas para leer los datos de ventas y establecer la columna de fecha como índice. Luego usamos la función diff() para diferenciar los datos en primer orden y así hacer que los datos sean una secuencia estacionaria.
A continuación, podemos utilizar el modelo automatizado ARIMA para predecir ventas futuras:
En el código anterior, la función auto_arima() se utiliza para seleccionar automáticamente los parámetros del modelo ARIMA y asignarlos a la variable modelo. Luego, usa la función fit() para ajustar el modelo ARIMA. Por último, utiliza la función predict() para predecir las ventas de los próximos meses y convierte los resultados en un DataFrame para fechas y ventas.
resumen
Este artículo presenta los principios básicos y el uso de modelos automáticos ARIMA en Python. Los modelos ARIMA automatizados pueden seleccionar automáticamente el modelo ARIMA adecuado en función de la naturaleza de los datos de series temporales y proporcionar resultados de predicción precisos. Al utilizar modelos automáticos ARIMA, podemos realizar más fácilmente análisis y predicciones de series temporales, lo que nos ayuda a tomar decisiones más precisas. ¡Espero que este artículo te haya sido útil para entender y aplicar el modelo automático ARIMA!
Texto original en:El inicio de sesión del hipervínculo es visible. |
Publicado el 20-5-2025 08:56:39
|
|
|
