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你是一家电商公司的数据分析师,你的任务是根据已经收集到的过去三年的每月的销售数据data来预测未来三个月的销售额,为了完成这个任务,你决定使用时间序列分析。绘制的时序图如下: 假设使用statsmodels中的ARIMA建立模型如下ARIMA(data, order=(2,1,0)).fit(),则下列说法正确的是()
A. 在建模时对数据data进行了2阶差分
B. 在建模时,MA模型的阶数为1
C. 在建模时对数据data进行了1阶差分
D. 在建模时,AR模型的阶数为0
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在使用statsmodels中的ARIMA建立模型时,参数order中的数值分别对应的是AR模型的阶数、差分的阶数、MA模型的阶数,上述的order参数为(2,1,0),故AR模型的阶数为2,差分的阶数为1,MA模型的阶数为0.

正确答案是C: 在建模时对数据data进行了1阶差分。

专业分析如下:

ARIMA模型中的参数(order)通常表示为(p, d, q),其中:
- p是自回归部分的阶数(AR)。
- d是差分次数,用于使时间序列平稳。
- q是移动平均部分的阶数(MA)。

在你的模型`ARIMA(data, order=(2,1,0))`中:
- `p=2`,表示自回归部分的阶数为2。
- `d=1`,表示对数据进行了1阶差分。
- `q=0`,表示没有使用移动平均部分。

所以,选项C是正确的,模型对数据进行了1阶差分。其他选项解释如下:
- 选项A是错误的,因为模型使用的是1阶差分,而不是2阶差分。
- 选项B是错误的,因为模型没有使用移动平均部分,MA模型的阶数为0,而不是1。
- 选项D是错误的,因为模型的自回归部分阶数为2,而不是0。

因此,正确答案是C。