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python时间序列(2)
1、时期（period）表示的是时间区间，比如数日、数月、数季、数年等。
2、在Python的时间序列分析库中，时间序列timeline的常见参数包括： data：表示时间序列数据，可以是一个数组、DataFrame、Series等数据结构。 index：时间序列的索引，表示每个观测值对应的时间点。
3、那就是指的是一种时间上的一种顺序，这个时间上的一种顺序它是通过里面，这个括号里面可以填M4and two。
Arima实战:利用Python中pyramid-arima库进行时间序列预测
1、ARIMA模型预测的基本程序（一）根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。一般来讲，经济运行的时间序列都不是平稳序列。
2、输入代码自动判断：View\Residual Test\Correlogram-Q-statistics 输出et与et-1，et-2…et-p（p是事先指定的滞后期长度）的相关系数和偏相关系数。异方差的检验：最简单的检验方法是White检验。
3、ARIMA模型（移动平均自回归模型），其是最常见的时间序列预测分析方法。利用历史数据可以预测前来的情况。ARIMA模型可拆分为3项，分别是AR模型，I即差分，和MA模型。
4、ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，全称是（ARIMA，AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel）。也记作ARIMA（p，d，q），是统计模型（statisticmodel）中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。
5、ARIMA（p，d，q）称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归，p为自回归项，可以看自相关图来估计；MA为移动平均，q为移动平均项数，可以看偏相关图来估计，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。
6、ARIMA 模型是用于时间序列预测的一种模型，其中 013 指的是模型的阶数，即自回归阶数（AR）、差分阶数（I）和移动平均阶数（MA）分别为 0、3。
时间序列滞后值是什么意思
1、滞后项是滞后的经济量意思。根据查询相关资料公开信息显示：滞后项主要出现在时间序列模型中，当期的数据会受到前期数据的影响，很多经济现象都会如此，比如今年的货币政策很可能明年才会显示作用，再比如经济学中的蛛网模型等。
2、是。在统计学和经济学中，滞后一期用来表示时间序列数据中某个变量相对于另一个变量发生延迟的情况。当提到“滞后一期”时，正在引用前一个时间段或年份（即上一个年度）的数据。
3、滞后项就是滞后的经济量，主要出现在时间序列模型中，当期的数据会受到前期数据的影响，很多经济现象都会如此，比如今年的货币政策很可能明年才会显示作用，再比如经济学中的蛛网模型等。
4、自变量滞后一期的意思一阶滞后就是模型的前一期值。时间序列分析一般是Box-Jenkins的方法。把因变量的滞后项作为自变量y_t = b0 + b1*y_{t-1} + b2*y_{t-2} + ... + bp*y_{t-p} + u_t。
5、谱分析就是把复杂的组分（或波形）分解成单纯的成分（波形），从而了解其固有的性质。对复杂变化的海潮和滨海含水层地下水位时间序列进行谱分析，可以使其简单的性质如周期性、滞后性等展现出来，并给出定量的结果。
6、滞后算子基本概念：时间序列是以观测值发生的时期作为标记的数据集合。
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