Python statsmodels arima 预测结果答案

【问题标题】：Python statsmodels arima predict resultPython statsmodels arima 预测结果
【发布时间】：2021-03-01 16:03:33
【问题描述】：

我正在尝试了解 Python 中 statmodels ARIMA 的预测结果。

我将数据拟合到模型并进行了预测。

model = ARIMA(ts, order = (1,1,1))
model_fit = model.fit(disp=0)
yhat = model_fit.predict()

但是 yhat 看起来与原始数据有很大不同。蓝线是预测值，红线是原始时间序列。

虽然模型拟合不佳，但我预计蓝线会出现在红色附近。但在上图中，蓝线的范围与原始系列完全不同。最重要的是，价值看起来有所不同。

所以我实验性地从原始时间序列中减去该值，然后绘制相同的图。蓝线表示从原始系列中减去预测结果的值，而红色是原始值。它看起来更有希望。

但是像这样使用来自 model.fit.predict() 的预测值真的正确吗？我想知道这是否有意义？如果不是，解释预测值的正确方法是什么？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

尝试：

yhat = model_fit.predict(start = start, end = end, typs = 'levels')

【讨论】：