在 Python 的 statsmodels 中初始化模型

Question

我很难理解如何在 statsmodels 中初始化一个空的和已知的初始配置模型，这里导入为

from statsmodels.tsa.regime_switching.markov_autoregression import MarkovAutoregression

    # HMM fitting to determine the Parameters of the 2 state SWitching-AR(2,1)
    init_prob = np.array( [[0.8, 0.2], [0.2, 0.8]] )
    MarkovAutoregression.initialize_known(probabilities=init_prob , tol=1e-08)

    SWARCH_model = MarkovAutoregression( bcox(ARCH['residuals']) , k_regimes=2, order=0, switching_ar=True, switching_variance=True, switching_exog=False)
    SWARCH = SWARCH_model.fit()

我收到以下错误：

MarkovAutoregression.initialize_known(probabilities=init_prob , tol=1e-08)
TypeError: initialize_known() missing 1 required positional argument: 'self'

我有过类似经验的方法：

MarkovAutoregression.initialize()

在用户指南中，它没有为该方法提供任何输入，所以我不知道初始化空模型所需的语法。

指南：

Answer 1

initialize_known 不是 class 方法。你可以这样称呼它：SWARCH_model.initialize_known(…)

在 Python 的 statsmodels 中初始化模型

Initialising Model in Python's statsmodels

python

python-3.x

typeerror

statsmodels