SARIMAX를 사용하여 계절 시계열을 예측하려고합니다. 시계열은 PV 피드 인의 일일 최대 값을 고려하며 365 일 주기성을 가정합니다. 나는 때문에 내주기의 365 seasonal_order에서의 설정통계 모델 SARIMAX : maxlag 오류를 어떻게 처리 할 수 있습니까?
mod= SARIMAX(realy.Max, order=(0,1,1), seasonal_order=(0,1,1,365))
results_SARIMAX = mod.fit(disp= -1)
:
여기 내 코드입니다. 또한 몇 가지 사전 고려 사항에 따라 변수 p, d, q를 각각 P, D, Q로 설정했습니다. '
ValueError: maxlag should be < nobs
나는 그것이 작동하고 (150), 즉 아래로 365에서의 값을 설정하면,하지만 결과는이 ISN 때문에, 나쁜 : 내 문제는 코드를 실행 한 후 다음과 같은 오류가 그려진 것이있다 내 계절성. 문제는 maxlag 또는 nobs가 어디에 정의되어 있으며 적절하게 변경할 수 있습니까?
SARIMAX 함수의 docstring은 일일 데이터가 아니라 월간 또는 월간 데이터에 대해서만 말합니다. 누군가가 SARIMAX와의 작업 경험이 있고 일일 가치에 기초한 시계열로 예측을 이미 했습니까? 문제를 해결하기 위해 인터넷을 샅샅이 뒤졌지만 도움이되는 것을 찾을 수 없습니다.
비슷한 질문은 이미 여기 How to change maxlag for ARMAX.predict?
여기 How to set maxlag when Forecasting Sales for smaller data in SARIMAX? 와 등장하지만 내가 커밋 어떤 외생 값을 가지고 있지 않기 때문에, 내 경우에는 이러한 문제를 극복하는 방법을 이해하지 않습니다.
나는 적절한 예측을 할 수있는 ARIMA를 기반으로 한 모델을 만들었습니다. 저는 계절이 아닌 시계열을 가지고 있지 않기 때문에 더 좋은 결과를 얻으려면 SARIMAX를 사용하는 것이 좋습니다. 불행히도이 오류를 처리 할 수 없습니다.
미리 도움을 주셔서 감사합니다.
몇 년 동안의 데이터가 있습니까? – user333700
죄송합니다. 제가 언급 한 것 같습니다. 나는 2,5 년의 데이터를 가지고있다. – carlsberg
분명히 Q = 1 및 s = 365를 동시에 설정하는 데 문제가 있습니다. Q = 0 및 s = 365로 설정하면 작동합니다. 그래도 나는 그것을 이해하지 못한다. 내가 아는 한, 계절 ARIMA 모델에는 P, Q, D와 함께 노는 노브가 세 개 더 있습니다. 그 중 세 개는 각각 1 개보다 커야 만합니다. Q = 1로 설정한다는 것은 제 시계열 예측에 s = 365의 제철 후행 오차 et-s의 배수를 더하고 있음을 의미합니다. Q = 0에서만 작동 할 때 더 이상 계절성이 없습니다. – carlsberg