小编Adi*_*jan的帖子

我想知道为什么即使在使用 时将差分阶数指定为 1 后，我仍然得到“计算的初始 AR 系数不是平稳的”ARIMA(1,1,1)。包含df['prod rate']从 1 到 20 升序排列的值，我非常确定要删除趋势，我需要在此处应用一阶差分。

我已经浏览了以下答案链接：

1. 为什么我在使用 aic_min_order 时得到“计算的初始 AR 系数不是平稳的”？
2. Python Statsmodel ARIMA 启动 [平稳性]

但我找不到任何解决我的问题的方法。

from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
plt.figure(figsize = (10,6))
model = ARIMA(df['prod rate'], order = (1,1,1))  
results_AR = model.fit()
plt.plot(df['prod rate'], label = "Original")
plt.plot(results_AR.fittedvalues, color = 'red', label = 'Predictions')
plt.legend(loc = 'best')

我在拟合模型时遇到以下错误：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-59-2b92bbf4a4de> in <module>()
      2 plt.figure(figsize = (10,6))
      3 model = ARIMA(df['prod rate'], order …

我已经通过了这个答案， 当从pmdarima导入auto_arima时：错误：无法从'scipy.misc'导入名称'factorial'， 但无法修复错误，我不知道如何使用开发人员版本。还有其他应用季节性ARIMA模型的方法吗？

import statsmodels.api as sm
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(train_weekly.Price,
                                order=(1, 0, 0),
                                seasonal_order=(1, 1, 0, 12),
                                enforce_stationarity=False,
                                enforce_invertibility=False)

results = mod.fit()
print(results.summary().tables[0])
print(results.summary().tables[1])

以下是输出

ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-a5d9120bdc57> in <module>()
----> 1 import statsmodels.api as sm
      2 mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(train_weekly.Price,
      3                                 order=(1, 0, 0),
      4                                 seasonal_order=(1, 1, 0, 12),
      5                                 enforce_stationarity=False,

3 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/statsmodels/api.py in <module>()
     14 from . import robust
     15 from .robust.robust_linear_model import RLM
---> 16 from .discrete.discrete_model import (Poisson, Logit, Probit,
     17                                       MNLogit, …