为ARIMA模型选择参数涉及通过分析和测试的组合来确定p、d和q。首先确定是否需要差分 (d) 来使时间序列平稳。像增广Dickey-Fuller (ADF) 测试一样执行单位根测试,如果p值很高,则应用差分直到序列达到平稳性。非平稳序列可能导致不准确的预测。接下来,通过检查自相关函数 (ACF) 和部分自相关函数 (PACF) 图来识别p (AR阶) 和q (MA阶)。例如,在滞后k之后截止的PACF图表示AR(k) 过程,而截止的ACF图表示MA过程。试错法也可以帮助微调这些参数。网格搜索和信息标准等工具,如AIC (Akaike信息标准) 或BIC (贝叶斯信息标准),有助于评估具有不同参数的模型。使用这些来平衡模型的复杂性和准确性。像Python的statsmodels这样的现代库通过auto_arima这样的内置函数简化了参数选择,该函数自动测试p,d和q的组合。
时间序列分解是如何工作的?

继续阅读
你如何优化SQL查询?
为了优化SQL查询,主要目标是通过减少执行时间和资源消耗来提升性能。这通常始于了解数据库如何处理查询。分析执行计划是该过程中的关键步骤,因为它揭示了数据库打算如何检索请求的数据。根据这一分析,可以进行调整,比如更改表的索引方式或管理连接的方
数据分析如何支持需求预测?
数据分析在需求预测中发挥着至关重要的作用,通过数据驱动的方法来预测未来的客户需求。通过分析历史销售数据、市场趋势和消费者行为,组织可以识别出帮助他们更准确估计未来需求的模式。例如,如果一个零售商注意到在特定季节或事件期间销售量持续上涨,他们
深度学习中的优化器是什么?
深度学习中的优化器是用于在训练过程中调整模型参数的算法或方法。它们的主要目标是最小化损失函数,该函数用于衡量模型在准确性或误差方面的表现。通过根据损失函数的梯度更新模型权重,优化器帮助指导学习过程。这种迭代调整使得模型能够随着看到更多数据而