statsmodels.tsa.statespace.news.NewsResults.details_by_update¶

property NewsResults.details_by_update¶

新闻修订预测的详细信息，首先按更新组织

Returns:¶

detailspd.DataFrame

索引是由以下内容组成的MultiIndex：

• 更新日期：数据更新的日期，这会导致影响感兴趣变量预测的新闻

• 更新变量：正在更新的变量，这会导致影响感兴趣变量预测的新信息

• forecast (prev): 新条目的先前预测，基于先前数据集中可用的信息

• 观察到的: 新条目在新数据集中观察到的值

• 影响日期: 对感兴趣变量产生影响的日期

• 受影响的变量: 正在被影响的变量

列分别是：

• 新闻: 与更新相关的新闻（这只是预测误差：观测值 - 预测值（上一次））

• 权重：描述新闻如何影响感兴趣变量的预测的权重

• 影响：新闻对感兴趣变量的预测的影响

另请参阅

details_by_impact

impacts

注释

此表分解了与新数据发布中每个更新数据点相关的新闻对感兴趣变量的更新预测。

此表未总结影响或显示修订的效果。相关信息可在影响表中找到。

这种详细信息表的组织方式使得更新日期/变量首先出现在索引中，并且在此表中，索引还包含更新的预测值和观测值。这对于显示整个详细更新表非常方便，因为它允许稀疏化重复条目。

然而，由于它包括了表格索引中的预测值和观测值，因此不便于按感兴趣的变量进行子集划分。相反，details_by_impact属性被组织起来，以便于按受影响的变量/日期进行切片。这使得例如可以查看特定变量或感兴趣日期的数据更新详情。