Python ARIMA 输出 - 解释 Sigma2
Python ARIMA output - interpreting Sigma2
我正在尝试解释下面的 ARIMA 输出,但不清楚 sigma2。文档说它是 'The variance of the residuals.'。这个 output/importance 背后的假设是什么?
请提供答案或 link 详细介绍的地方。
import statsmodels.api as sm
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(df.Sales, order=(0, 1, 1),
seasonal_order=(0, 1, 1, 12), enforce_stationarity=False,
enforce_invertibility=False)
results = mod.fit()
print(results.summary().tables[1])
==============================================================================
coef std err z P>|z| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
ma.L1 -0.9317 0.055 -16.989 0.000 -1.039 -0.824
ma.S.L12 -0.0851 0.143 -0.594 0.553 -0.366 0.196
sigma2 1.185e+09 2.13e-11 5.56e+19 0.000 1.19e+09 1.19e+09
==============================================================================
是的,你说得对,sigma squared 表示残差值的方差。该值用于测试残差对 non-normality.
替代项的正态性
更多信息,你可以查看这个PR:https://github.com/statsmodels/statsmodels/pull/2431
我正在尝试解释下面的 ARIMA 输出,但不清楚 sigma2。文档说它是 'The variance of the residuals.'。这个 output/importance 背后的假设是什么?
请提供答案或 link 详细介绍的地方。
import statsmodels.api as sm
mod = sm.tsa.statespace.SARIMAX(df.Sales, order=(0, 1, 1),
seasonal_order=(0, 1, 1, 12), enforce_stationarity=False,
enforce_invertibility=False)
results = mod.fit()
print(results.summary().tables[1])
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coef std err z P>|z| [0.025 0.975]
------------------------------------------------------------------------------
ma.L1 -0.9317 0.055 -16.989 0.000 -1.039 -0.824
ma.S.L12 -0.0851 0.143 -0.594 0.553 -0.366 0.196
sigma2 1.185e+09 2.13e-11 5.56e+19 0.000 1.19e+09 1.19e+09
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是的,你说得对,sigma squared 表示残差值的方差。该值用于测试残差对 non-normality.
替代项的正态性更多信息,你可以查看这个PR:https://github.com/statsmodels/statsmodels/pull/2431