ARMA模型时间序列分析Python代码

使用ARMA模型对海浪高度数据进行时间序列分析及预测拟合，代码中有详细注释，便于学习理解。

《线性模型与时间序列分析：回归、方差分析、ARMA 和 GARCH》[Paolella2018] 高清原版 PDF，已裁边优化阅读体验。如需恢复原始页面，可使用 PDF Xchange Pro 软件，操作步骤如下：1. 打开 PDF 文件。2. 点击左下角“选项” -> “视图” -> 页面缩略图（快捷键 Ctrl+T）。3. 在左侧面板中显示页面缩略图后，右键点击任意页面，选择“裁剪页面”（快捷键 Ctrl+Shift+T）。4. 在弹出的菜单中，点击“设为 0” -> （页码范围框中）选中“全部” -> 确定。

我在2020年S1和S2教授的统计课程中，涵盖了时间序列分析的所有ARMA模型的Matlab代码和软件包。我使用Python、R、Matlab/Octave、Julia和Stata等多种语言，为学生提供了全面的教学内容。在Python中，由于缺少HEGY测试，我开发了自己的解决方案。课程涵盖了OLS基本操作（估计、预测、测试）、AR、MA、ARMA、ARIMA、趋势分解、SARIMA和不同的平滑技术（指数平滑、Holt-Winters等）、VAR、ECM等各种时间序列分析方法。此外，还介绍了贝叶斯净模型（如隐马尔可夫模型）、递归神经网络和信号处理技术（如傅立叶变换和拉普拉斯变换），以及基本的过滤方法如卡尔曼滤波器。

在Python编程中，使用SARIMA模型进行时间序列数据分析是一种常见的方法。这种模型可以在jupyter notebook等编辑器中实现，适合想要了解SARIMA模型工作流程和代码实现的朋友。

在Python环境下，利用ARIMA模型进行时间序列数据分析是一种常见的方法。这种分析通常在jupyter notebook等编辑器中完成，适合想深入了解ARIMA模型和其代码实现的人群。

时间序列数据分析的Matlab实现代码。

MATLAB分类与判别模型代码RQA，用于对离散时间序列进行递归图分析。

介绍了如何使用Python实现时间序列AR模型，并分析其ACF和PACF。这些代码对于期末课程设计特别有用。

Pastas是一个用于处理、模拟和分析水文时间序列的开源Python软件包。其面向对象的结构使得用户能够快速实现新的模型组件，并利用内置的优化、可视化和统计分析工具进行时间序列模型的创建、校准和分析。详细文档和示例可以在Pastas的专用网站上找到，例如在文档网站的examples目录中。使用Pastas的工作示例笔记本可以在MyBinder中查看和编辑，专用的GitHub存储库还提供了使用Pastas的出版物列表。用户可以通过Github讨论解决与Pastas相关的问题，并提出错误、功能请求或其他改进，提交问题或拉取请求将仅在存储库的开发分支（dev）上进行接受。查看文档网站上的“开发人员”部分可以获取有关如何为Pastas做出贡献的更多信息。