statsmodels.tsa.statespace.dynamic_factor_mq.DynamicFactorMQResults.extend¶

DynamicFactorMQResults.extend(endog, endog_quarterly=None, fit_kwargs=None, retain_standardization=True, **kwargs)[source]¶

为扩展原始数据的新数据重新创建结果对象。

创建一个新的结果对象，应用于一个新的数据集，该数据集假设直接从模型的原始数据结束处开始。然后可以使用新的结果进行分析或预测。

Parameters:¶

endogarray_like

来自建模时间序列过程的新观测值。

endog_quarterlyarray_like, optional

新的季度变量的观测值。如果提供，必须是具有DatetimeIndex或PeriodIndex的Pandas Series或DataFrame，且频率为季度。

fit_kwargsdict, optional

传递给 filter 或 smooth 的关键字参数。

retain_standardizationbool, optional

是否在新模型中使用当前模型用于标准化数据的均值和标准差。默认值为True。

**kwargs

关键字参数可用于在创建新模型对象时修改模型规范参数。

Returns:¶

results

更新后的结果对象，仅包含新数据集的结果。

另请参阅

append

apply

注释

此方法的 endog 参数应包含在模型的原始 endog 数组的最后一个元素之后直接发生的新观测值。对于其他类型的数据集，请参见 apply 方法。

此方法将仅对endog参数提供的新数据应用过滤，这比重新过滤整个数据集要快得多。然而，返回的结果对象将仅包含新数据的结果。要检索新数据和原始数据的结果，请参阅append方法。