statsmodels.tsa.base.prediction.PredictionResults¶

class statsmodels.tsa.base.prediction.PredictionResults(predicted_mean, var_pred_mean, dist=None, df=None, row_labels=None)[source]¶

预测结果

Parameters:¶

predicted_mean{ndarray, Series, DataFrame}

预测的平均值

var_pred_mean{ndarray, Series, DataFrame}

预测均值的方差

dist{None, “norm”, “t”, rv_frozen}

构建预测区间时使用的分布。 默认是正态分布。

dfint, optional

t分布的自由度参数。如果dist为None、“norm”或可调用对象，则不使用此参数。

row_labels{Sequence[Hashable], pd.Index}

用于汇总框架的行标签。如果为None，尝试读取predicted_mean的索引

Attributes:¶

predicted_mean

预测的平均值

row_labels

在 pandas-types 中使用的行标签。

se_mean

预测均值的标准差

tvalues

预测均值与其标准差的比率

var_pred_mean

预测均值的方差

方法

conf_int([alpha])	预测均值的置信区间构建。
summary_frame([alpha])	均值、方差和置信区间的汇总框架。
t_test([value, alternative])	z检验或t检验用于假设均值等于某个值

属性

predicted_mean	预测的平均值
row_labels	在 pandas-types 中使用的行标签。
se_mean	预测均值的标准差
tvalues	预测均值与其标准差的比率
var_pred_mean	预测均值的方差