如今是互联网高速发展新时期，需要高科技的产品应用到人们的生活中去，但是很多高科技产品都离不开编程的开发。就好比最近人们常常提起的python自回归模型。那么可能有人就要问了，python自回归模型是什么？打个比方，在python自回归模型中，我们经常可以用现在产品的价格，可以粗略的推算出明天产品的价格，这就是我们要讨论的在自回归模型中对python产品的预测。

　　python自回归模型是什么？

自回归模型或简称为AR模型，仅依靠过去的时间值来预测当前值。这是一个线性模型，其中当前期间的值是过去结果的总和乘以数字因子。我们将其表示为AR（p），其中“ p”称为模型的阶数，表示我们要包括的滞后值的数量。

例如，如果我们将X作为时间序列变量，则AR（1）（也称为简单自回归模型）将看起来像这样：

X t = C + ϕ 1 X t-1 + ϵ t

让我们仔细研究这个等式的不同部分，以确保我们很好地理解这个概念。

　　X t-1是多少？

对于初学者，X t-1表示上一期间的X值。

让我们详细说明。

如果“ t”代表今天并且我们有每周值，那么“ t-1”代表上周。因此，X t-1描述了一周前记录的值。

ϕ 1是什么？

系数ϕ 1是一个数字常数，通过该常数我们可以将滞后变量（X t-1）相乘。您可以将其解释为先前值的一部分，该值会保留在将来。值得注意的是，这些系数应始终在-1和1之间。

让我解释一下原因。

如果系数的绝对值大于1，则随着时间的流逝，它将无可估量地爆炸。

起初，这个想法似乎令人困惑。因此，让我们看一个数学示例。

假设我们有一个包含1000个观测值的时间序列，ϕ 1 = 1.3并且C = 0。

然后，X 2 = 0 + 1.3 X 1

既然X 3 = 1.3 X 2，我们可以用（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，随着累积的时间越多（例如X 50），系数增加的幅度就越大（1.3 49 X 1）。

当我们到达第1000个周期时，我们将得到X 1000 = 1.3 999 X 1。这意味着这些值会继续增加，最终比初始值要高得多。这显然不是预测未来的可靠方法。

　　什么是ε 牛逼？

好了，现在我们需要打破方程的唯一部分是ε 牛逼。这就是所谓的残留，并代表周期t和正确的值（ε我们的预测之间的差吨 = Y 吨 - ŷ 吨）。这些残差通常是不可预测的差异，因为如果存在某种模式，它将被模型的其他现有因素捕获。

　　我们如何解释自回归模型？

现在我们知道模型的所有部分代表什么，让我们尝试对其进行解释。根据等式，在给定时期（X值吨）等于某个部分（φ 1中的最后一个时间段（X值）T-1），加上一些恒定基准的和不可预测的冲击ε 吨。

了解我们在给定的数据集上不仅仅使用任何自回归模型至关重要。我们首先需要确定要在分析中包括多少个滞后（过去值）。

　　具有更多滞后的自回归模型

例如，有关气象条件的时间序列将不仅仅依赖于一天前的天气统计数据。可以肯定地说，它将使用过去7天的数据。因此，该模型应考虑最多7个周期的值。

从数学的角度来看，使用两个滞后的模型（AR（2））如下所示：

X t = C + ϕ 1 X t-1 + ϕ 2 X t-2 + ϵ t

如您所料，更复杂的自回归模型将包含更多滞后值X t-n以及它们相关的系数ϕ n。

我们包含的滞后越多，我们的模型就越复杂。

模型越复杂，我们必须确定的系数就越多，结果，其中某些系数不重要的可能性就越大。

现在，通常来说，考虑到更多数据进行预测的模型通常会更好。但是，如果系数（ϕ 1，ϕ 2，…… n）与0的差别不大，则它们对预测值没有影响（因为ϕ k X t-k = 0），因此将它们包括在内几乎没有意义。在模型中。

当然，无法手动确定这些系数的重要性。

对我们来说幸运的是，Python非常适合这项工作。借助方便的库（例如Pandas和Statsmodels），我们可以为任何给定的数据集确定最合适的自回归模型。

如果您想了解有关在Python中实现自回归模型或模型选择过程如何工作的更多信息，请务必查看我们的分步Python教程。

如果您不熟悉 Python，并且热衷于了解更多信息，那么这篇有关学习Python编程的综合文章将指导您从安装到Python IDE，库和框架，再到最佳Python职业发展道路，以及工作前景。

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