超过 1 个时间序列的 ARIMA 建模

Question

所以我的数据看起来像这样

Date1 Date2 Date 3.....Date N
Instance1
Instance2
.
.
.

我不想只为实例 1 构建 ARIMA 模型。我想要一个考虑所有实例的通用模型。我找到了很多例子，告诉我如何适应它

Date1 Date2 Date 3.....Date N
Instance1

但对所有实例都没有

Answer 1

如果您认为您的时间序列是相关的，并且希望在预测/模拟中考虑这些相关性，则应查看向量自回归模型 (VAR(。以下是python中的几个选项：

统计模型

PyFlux

如果您不相信它们是相关的，那么您没有理由不能遍历每个时间序列并一次应用一个 ARIMA 模型。