小编J.P*_*.P.的帖子

我最近正在阅读 Susan Li 撰写的关于 Python 时间序列分析的教程。我正在以下系列上拟合时间序列 SARIMAX 模型：

y['2017':]

OUT: 
Order Date
2017-01-01     397.602133
2017-02-01     528.179800
2017-03-01     544.672240
2017-04-01     453.297905
2017-05-01     678.302328
2017-06-01     826.460291
2017-07-01     562.524857
2017-08-01     857.881889
2017-09-01    1209.508583
2017-10-01     875.362728
2017-11-01    1277.817759
2017-12-01    1256.298672
Freq: MS, Name: Sales, dtype: float64

使用以下内容：

mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(y,
                                order=(1, 1, 1),
                                seasonal_order=(1, 1, 0, 12),
                                enforce_stationarity=False,
                                enforce_invertibility=False)

results = mod.fit()

print(results.summary().tables[1])

现在，直到这里为止效果都很好，但是当我尝试可视化结果时，我收到以下错误：

results.plot_diagnostics(figsize=(16, 8))

OUT: 
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-16-6cfeaa52b7c1> in <module>
----> 1 results.plot_diagnostics(figsize=(16, 8))
      2 plt.show()

~/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/statsmodels/tsa/statespace/mlemodel.py in …