python stats_python statsmodel的使用

1、Pandas

Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，相当于这是Python官方自己的一套库

statsmodel是基于Pandas开发的一套库，用于一些描述统计、统计模型估计、推断、预测

2、自回归模型(AutoRegression model，AR)

自回归，从物理的角度来理解就是：当前记录与其历史记录的差值。eg，自回归认为历史的发展是一条斜率一定的直线。

3、滑动平均模型(moving average model, MA)

移动平均，从物理的角度来理解就是：当前记录是历史记录的均值。eg，移动平均模型认为历史的发展是一条水平的线。

4、高级时间序列模型ARMA

ARMA就是把AR和MA结合在一起的一种算法，当AR和MA混合在一起，可以认为是一个y=ax+b的过程，自回归提供了a这个系数，移动平均提供了b这个截距。

5、高级时间序列模型ARIMA【autoregression intergrated moving average差分自回归移动平均】

ARIMA中，I指代的差分，其实是 前后时间上数值的差异，ARIMA就是使用差分的数据来进行ARMA建模

6、ARMA测试

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import statsmodels.api as sm

from statsmodels.graphics.tsaplots import acf, pacf, plot_acf, plot_pa