statsmodels.regression.linear_model.burg¶

statsmodels.regression.linear_model.burg(endog, order=1, demean=True)[source]¶

计算 Burg 的 AP(p) 参数估计量。

Parameters:¶

endogarray_like

内生变量。

orderint, optional

AR 的阶数。默认值为 1。

demeanbool, optional

指示在估计之前从endog中减去均值的标志。

Returns:¶

rhondarray

使用Burg算法计算的AR(p)系数。

sigma2float

残差方差的估计。

另请参阅

yule_walker

使用Yule-Walker方法估计AR参数。

注释

AR 模型估计包括使用样本均值估计的常数（参见 [1]）。此值未报告。

参考文献

[1]

Brockwell, P.J. 和 Davis, R.A., 2016. 时间序列与预测导论. Springer.

示例

>>> import statsmodels.api as sm
>>> from statsmodels.datasets.sunspots import load
>>> data = load()
>>> rho, sigma2 = sm.regression.linear_model.burg(data.endog, order=4)

>>> rho
array([ 1.30934186, -0.48086633, -0.20185982,  0.05501941])
>>> sigma2
271.2467306963966