关于用statsmodels做时间序列分析

hal_sakai 2016-07-20 11:11:16

正在参考这篇文章学习用statsmodel包做时间序列分析，http://blog.csdn.net/u010414589/article/details/49622625#comments，
在检验模型的时候arma_mod20 = sm.tsa.ARMA(dta,(7,0)).fit()，运行报错”Cannot cast ufunc subtract output from dtype('float64') to dtype('int64') with casting rule 'same_kind'“，应该是np格式不对吧，就是不知道怎么改哎。。。

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fanzy1234 2017-03-09

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遇到同样的问题，感谢楼主分享

fanzy1234 2017-03-09

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遇到同样的问题，感谢楼主分享

zenxuanle 2017-02-25

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我遇到同样的问题，百思不得其解，多谢分享，才得以解决。

hal_sakai 2016-08-12

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自己解决了， dta=np.array(dta,dtype=np.float) //这里要转下数据类型，不然运行会报错

该项目是一个使用Python语言和时间序列分析方法开发的降雨量预测系统。 1. **系统设计**：项目的主要目的是利用历史降雨数据，通过时间序列分析方法，预测未来的降雨情况，为农业、气象等领域提供决策支持。 2. **技术实现**： - 利用了Python编程语言进行开发，结合数据分析库如pandas和numpy，以及可能的时间序列分析库如statsmodels或prophet。 - 数据库技术可能用于存储和管理历史降雨数据。 3. **功能特点**： - 系统支持历史降雨数据的导入和处理，可以自动识别并处理缺失值和异常值。 - 提供了多种时间序列模型，如ARIMA、SARIMA等，用于降雨量的预测。 - 实现了可视化界面，方便用户查看历史数据和预测结果。 4. **资源内容**： - 完整的Python源代码，包括数据处理、时间序列分析和可视化等模块的脚本。 - 详细的系统文档说明，描述如何安装、运行系统以及如何使用系统的各项功能。 - 可能还包括一些用于开发的依赖库和工具。 5. **应用价值**： - 对于农业生产来说，该系统可以帮助农民了解未来降雨情况，合理安排农作物种植和灌溉计划。 - 对于气象部门来说，该系统可以提供准确的降雨预测数据，有助于天气预警和灾害防范。总的来说，这个基于时间序列分析的降雨量预测系统项目不仅提供了实用的工具和资源，也为数据分析、时间序列分析和气象学领域的研究和应用提供了有价值的参考。

包含用于时间序列分析的python包使用 python 处理时间序列数据 python 生态系统包含可用于处理时间序列的不同包。以下列表并非详尽无遗，如果您遗漏任何内容，请随时编辑列表（将通过 PR 提议更改文件）。机器学习、统计、分析库项目名称描述 Arrow 一种用于创建、操作、格式化和转换日期、时间和时间戳的明智、人性化的方法 cesium 具有特征提取的时间序列平台，旨在获取非均匀采样信号 GENDIS Shapelet 通过遗传发现算法 glm-sklearn scikit-learn 兼容 statsmodels 中 GLM 模块的包装器 Featuretools 时间序列特征提取，对其他变量可能有条件，使用 Pandas 兼容的类似关系数据库的数据容器 fecon235 金融经济学计算工具 ffn 金融函数库 flint A Apache Spark 时间序列库 hctsa 基于 Matlab 的特征提取，可以从 python HMMLearn 隐马尔可夫模型与 scikit-learn 兼容 API khiva-python 一个在 GPUS 上加速分析的

基于时间序列分析的大气污染预测软件是一个使用Python和Django框架开发的Web应用程序，旨在通过分析历史大气数据来预测未来的污染水平。该系统利用统计学方法如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）或SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型），结合机器学习技术进行准确的时间序列预测。主要特性和功能可能包括： 1. **数据收集与处理**：自动从环境监测站等来源收集大气污染数据，并进行预处理以供建模使用。 2. **预测模型构建**：根据历史数据构建并训练时间序列预测模型。 3. **多污染物支持**：能够分析和预测多种污染物（如PM2.5、PM10、NO2、SO2等）的浓度变化。 4. **动态预测**：提供未来短期和中长期的大气污染预测结果。 5. **用户界面**：允许用户查看历史数据、预测结果以及调整预测参数。 6. **报警系统**：当预测到污染水平将超过安全阈值时，系统会发出警告。 7. **报告生成**：自动产生包含分析和预测结果的报告，供专业人员进一步研究或公众参考。 8. **模型评估与优化**：通过对比实际数据和预测结果，评估模型性能并根据需要进行调整。技术栈通常涉及： - Python编程语言：作为后端逻辑和数据处理的主要开发语言。 - Django框架：用于搭建稳定的Web服务和API接口。 - 前端技术：HTML, CSS, JavaScript以及可能的框架（如Bootstrap），用于构建用户界面。 - 数据库技术：如MySQL、PostgreSQL或MongoDB，用于存储历史大气数据和预测结果。 - 统计和机器学习库：如Pandas、NumPy、Statsmodels、Scikit-learn等，用于数据分析和模型构建。部署方式可能包括： - 本地部署：在环境监测机构或个人研究者的计算机上配置环境运行系统。 - 云服务部署：如果需要为更广泛的用户提供服务，可以将系统部署到云平台，如AWS、Azure或Google Cloud。该系统对于环境保护部门、气象服务机构、公共卫生组织以及关注空气质量的普通民众都具有重要的应用价值。它可以帮助这些组织和个人更好地理解空气污染的趋势，制定应对措施，减少污染对健康和环境的影响。随着技术的发展，未来这个系统还可以整合更多的数据源（如卫星遥感数据）、采用更先进的预测模型（如深度学习模型），并扩展至移动端应用，以提供更全面、便捷的服务。

使用numpy和scipy的python统计模型。目前涵盖线性回归（具有普通，广义和加权最小二乘法），鲁棒线性回归，广义线性模型，离散模型，时间序列分析和其他统计方法。

Python在Excel数据分析方面有很强的应用能力，可以帮助数据分析师高效地处理和分析大量的Excel数据。以下是Python在Excel数据分析方面的一些常见应用：数据读取和清洗：使用Python的pandas库可以轻松读取Excel文件，并进行数据清洗和预处理。可以删除重复行、处理缺失值、转换数据类型等。数据转换和处理：Python提供了丰富的库和函数来对Excel数据进行转换和处理。可以进行数据透视表操作、合并、拆分和筛选数据，计算统计指标和创建新的衍生变量等。可视化分析：通过Python的可视化库（如matplotlib和seaborn），可以将Excel数据以图表的形式展示，如折线图、柱状图、散点图等，帮助数据分析师更好地理解和解释数据。统计分析：Python中的scipy和statsmodels库提供了各种统计分析方法和模型，如假设检验、回归分析、时间序列分析等。可以使用这些库对Excel数据进行深入的统计分析。机器学习：使用Python的机器学习库（如scikit-learn和tensorflow），可以对Excel数据进行机器学习建模和预测分析。可

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