[英]Forecasting out-of-sample with exogenous variables using SARIMAX in Statsmodels -python
我嘗試在 Python 中運行 statsmodels SARIMAX 代碼，但我不斷得到：
“ValueError：具有回歸組件的模型中的樣本外操作需要通過exog參數提供額外的外生值。”
我的 endog ['Oil_(Sm3)'] 和 exog ['Water_(Sm3)'] 變量具有相同的形狀 (91, 2)。
我難住了！
我基本上將“exog = test_exog”組件添加到 .predict() 行
使用 Statsmodels -python 中的時變回歸示例代碼預測具有外生變量的樣本外
[英]Forecasting out-of-sample with exogenous variables using Time-varying regression example code in Statsmodels -python
具有外生變量矩陣的statsmodels SARIMAX大小不同
[英]statsmodels SARIMAX with exogenous variables matrices are different sizes
StatsModels SARIMAX with exogenous variables - 如何提取外生系數
[英]StatsModels SARIMAX with exogenous variables - how to extract exogenous coefficients
在從 Python 中的 statsmodels 傳遞到 SARIMAX() 的 exog 參數之前，我們是否需要對外生變量進行差分？
[英]Do we need to do differencing of exogenous variables before passing to exog argument of SARIMAX() from statsmodels in Python?
Python Statsmodels：將SARIMAX與外生回歸變量一起使用以獲取預測的均值和置信區間
[英]Python Statsmodels: Using SARIMAX with exogenous regressors to get predicted mean and confidence intervals
Python中的Statsmodels包 - 檢索ARIMA模型的樣本外預測的問題
[英]Statsmodels package in Python - issues with retrieving out-of-sample prediction of ARIMA model
statsmodels：使用公式可提供給result.predict（）的樣本外預測的允許格式是什么
[英]statsmodels: What are the allowable formats to give to result.predict() for out-of-sample prediction using formula
聲明:本站的技術帖子網頁，遵循CC BY-SA 4.0協議，如果您需要轉載，請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.
