小编pap*_*151的帖子

我正在通过以下教程研究 ARIMA 模型：https : //www.digitalocean.com/community/tutorials/a-guide-to-time-series-forecasting-with-arima-in-python-3#step-5 - --fitting-AN-华宇时间序列模型

在我使用第 5 步拟合模型后 — 使用以下代码拟合 ARIMA 时间序列模型：

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

results = mod.fit()

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

和情节

results.plot_diagnostics(figsize=(15, 12))
plt.show()

我不知道含义：我们模型的残差不相关且正态分布为零均值。我想知道模型中的残差是什么，残差是真实值和预测值之间的差值的意思。

为什么作者将enforce_stationarity设置为False，因为ARIMA模式需要数据平稳性，enforce_stationarity和enforce_invertibility是什么意思？

 enforce_stationarity=False,
 enforce_invertibility=False

如果可以的话，能不能详细解释一下。谢谢！