In questo articolo presenteremo il modello automatico ARIMA in Python e la sua applicazione nell'analisi e nella previsione delle serie temporali. ARIMA (Autoregressive Moving Medium Model) è un modello statistico classico ampiamente utilizzato nella modellazione e nella previsione dei dati di serie temporali. Il Modello ARIMA automatico è uno strumento potente in Python che seleziona automaticamente i migliori parametri del modello ARIMA e fornisce risultati previsionali accurati.
Cos'è il modello ARIMA?
Il modello ARIMA è composto da tre parti: autoregressione (AR), differenza (I) e media mobile (MA). Combinando queste tre parti, il modello ARIMA può modellare e prevedere un'ampia gamma di dati di serie temporali.
- Autoregressione (AR): Questa sezione è utilizzata principalmente per descrivere le dipendenze tra valori attuali e passati. Indica che il valore attuale si ottiene da una combinazione lineare di valori passati.
- Differenza (I): Questa sezione viene utilizzata per smussare i dati delle serie temporali. Le sequenze stazionarie sono serie in cui media, varianza e varianza auto-coordinante non cambiano nel tempo.
- Media mobile (MA): Questa sezione serve a descrivere la relazione tra errori passati e attuali. Indica che l'errore corrente è una combinazione lineare di errori passati.
Il modello ARIMA può selezionare diversi ordini di AR, I e MA in base alla natura dei dati delle serie temporali per ottenere il miglior effetto di adattamento.
Come utilizzare il modello automatico ARIMA di Python
Per usare il modello automatico ARIMA di Python, devi prima installare la libreria statsmodels e la libreria pmdarima. Dopo aver installato queste due librerie, puoi iniziare a usare la funzione auto_arima() per la selezione e l'adattamento del modello.
La funzione auto_arima() è una funzione potente nella libreria pmdarima che seleziona automaticamente i parametri del modello ARIMA in base alla natura dei dati della serie temporale. Ecco un esempio:
Nel codice di esempio sopra, prima usa la libreria pandas per leggere i dati delle serie temporali e imposta la colonna data come indice. Successivamente, usa la funzione auto_arima() per selezionare automaticamente i parametri del modello ARIMA e assegnarli alla variabile del modello. Infine, il modello ARIMA viene adattato utilizzando la funzione fit() e viene stampato il riepilogo dei parametri del modello.
Esempi di applicazioni dei modelli automatici ARIMA
Ecco un esempio pratico per dimostrare come utilizzare il modello automatico ARIMA di Python per l'analisi e la previsione delle serie temporali.
Supponiamo che abbiamo un dataset di vendite che contiene i dati di vendita per ogni mese. Speriamo di utilizzare questo set di dati per prevedere le vendite nei prossimi mesi. Per prima cosa, dobbiamo leggere i dati ed eseguire la pre-elaborazione necessaria:
Nel codice sopra, abbiamo usato la libreria pandas per leggere i dati di vendita e impostare la colonna data come indice. Usiamo quindi la funzione diff() per differenziare i dati al primo ordine e rendere i dati una sequenza stazionaria.
Successivamente, possiamo utilizzare il modello automatico ARIMA per prevedere le vendite future:
Nel codice sopra, la funzione auto_arima() viene utilizzata per selezionare automaticamente i parametri del modello ARIMA e assegnarli alla variabile del modello. Poi, usa la funzione fit() per adattare il modello ARIMA. Infine, usa la funzione predict() per prevedere le vendite dei prossimi mesi e converti i risultati in un DataFrame per date e vendite.
sommario
Questo articolo introduce i principi di base e l'uso dei modelli automatici ARIMA in Python. I modelli ARIMA automatizzati possono selezionare automaticamente il modello ARIMA appropriato in base alla natura dei dati delle serie temporali e fornire risultati previsionali accurati. Utilizzando modelli ARIMA automatici, possiamo eseguire più facilmente analisi e previsioni di serie temporali, il che ci aiuta a prendere decisioni più accurate. Spero che questo articolo ti sia stato utile per comprendere e applicare il modello automatico ARIMA!
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Pubblicato il 20-5-2025 08:56:39
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