我正在为时间序列数据实现一个ARIMA模型。由于数据不是固定的,我正在执行数据转换日志,并对数据执行指数衰减
记录数据
passenger_log = np.log(indexdf['#Passengers'])
然后执行对数序列的指数衰减
passenger_expdecay=passenger_log.ewm(halflife=12, min_periods=0, adjust=True).mean()
plt.plot(passenger_log)
plt.plot(passenger_expdecay, color='red')
ADCF测试表明,指数衰减序列(乘客衰减)的结果优于对数序列(乘客衰减)
我想使用指数序列作为ARIMA模型的输入,但我不知道如何执行ewm函数的求逆,以便在预测后,我可以执行逆变换以获得原始值
有人能帮忙做指数加权(ewm)函数的逆变换吗
如果您将此应用为
我想这可能会有帮助
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