如今是互聯網高速發(fā)展新時期，需要高科技的產品應用到人們的生活中去，但是很多高科技產品都離不開編程的開發(fā)。就好比最近人們常常提起的python自回歸模型。那么可能有人就要問了，python自回歸模型是什么？打個比方，在python自回歸模型中，我們經常可以用現在產品的價格，可以粗略的推算出明天產品的價格，這就是我們要討論的在自回歸模型中對python產品的預測。

　　python自回歸模型是什么？

自回歸模型或簡稱為AR模型，僅依靠過去的時間值來預測當前值。這是一個線性模型，其中當前期間的值是過去結果的總和乘以數字因子。我們將其表示為AR（p），其中“ p”稱為模型的階數，表示我們要包括的滯后值的數量。

例如，如果我們將X作為時間序列變量，則AR（1）（也稱為簡單自回歸模型）將看起來像這樣：

X t = C + ? 1 X t-1 + ? t

讓我們仔細研究這個等式的不同部分，以確保我們很好地理解這個概念。

　　X t-1是多少？

對于初學者，X t-1表示上一期間的X值。

讓我們詳細說明。

如果“ t”代表今天并且我們有每周值，那么“ t-1”代表上周。因此，X t-1描述了一周前記錄的值。

? 1是什么？

系數? 1是一個數字常數，通過該常數我們可以將滯后變量（X t-1）相乘。您可以將其解釋為先前值的一部分，該值會保留在將來。值得注意的是，這些系數應始終在-1和1之間。

讓我解釋一下原因。

如果系數的絕對值大于1，則隨著時間的流逝，它將無可估量地爆炸。

起初，這個想法似乎令人困惑。因此，讓我們看一個數學示例。

假設我們有一個包含1000個觀測值的時間序列，? 1 = 1.3并且C = 0。

然后，X 2 = 0 + 1.3 X 1

既然X 3 = 1.3 X 2，我們可以用（1.3 X 1）代替X 2，得到X 3 = 1.3（1.3 X 1）= 1.3 2 X 1。然后，隨著累積的時間越多（例如X 50），系數增加的幅度就越大（1.3 49 X 1）。

當我們到達第1000個周期時，我們將得到X 1000 = 1.3 999 X 1。這意味著這些值會繼續(xù)增加，最終比初始值要高得多。這顯然不是預測未來的可靠方法。

　　什么是ε 牛逼？

好了，現在我們需要打破方程的唯一部分是ε 牛逼。這就是所謂的殘留，并代表周期t和正確的值（ε我們的預測之間的差噸 = Y 噸 - ? 噸）。這些殘差通常是不可預測的差異，因為如果存在某種模式，它將被模型的其他現有因素捕獲。

　　我們如何解釋自回歸模型？

現在我們知道模型的所有部分代表什么，讓我們嘗試對其進行解釋。根據等式，在給定時期（X值噸）等于某個部分（φ 1中的最后一個時間段（X值）T-1），加上一些恒定基準的和不可預測的沖擊ε 噸。

了解我們在給定的數據集上不僅僅使用任何自回歸模型至關重要。我們首先需要確定要在分析中包括多少個滯后（過去值）。

　　具有更多滯后的自回歸模型

例如，有關氣象條件的時間序列將不僅僅依賴于一天前的天氣統計數據。可以肯定地說，它將使用過去7天的數據。因此，該模型應考慮最多7個周期的值。

從數學的角度來看，使用兩個滯后的模型（AR（2））如下所示：

X t = C + ? 1 X t-1 + ? 2 X t-2 + ? t

如您所料，更復雜的自回歸模型將包含更多滯后值X t-n以及它們相關的系數? n。

我們包含的滯后越多，我們的模型就越復雜。

模型越復雜，我們必須確定的系數就越多，結果，其中某些系數不重要的可能性就越大。

現在，通常來說，考慮到更多數據進行預測的模型通常會更好。但是，如果系數（? 1，? 2，…… n）與0的差別不大，則它們對預測值沒有影響（因為? k X t-k = 0），因此將它們包括在內幾乎沒有意義。在模型中。

當然，無法手動確定這些系數的重要性。

對我們來說幸運的是，Python非常適合這項工作。借助方便的庫（例如Pandas和Statsmodels），我們可以為任何給定的數據集確定最合適的自回歸模型。

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