是否有python包（statsmodels/scipy/pandas/etc ...），它具有用於估計python中具有自迴歸錯誤的線性迴歸模型的係數的功能，例如下面的SAS實現？ http://support.sas.com/documentation/cdl/en/etsug/63348/HTML/default/viewer.htm#etsug_autoreg_sect003.htm具有AR錯誤的線性迴歸模型python
statsmodels http://www.statsmodels.org/dev/index.html有ARMA，ARIMA和SARIMAX模型，它們用解釋變量來模擬均值。這對應於線性模型y = X b + e，其中誤差項e遵循ARMA或季節性ARMA過程。當移動平均項沒有滯後時，AR誤差是一種特殊情況。
statsmodels也有一個自迴歸AR類，但它不允許解釋變量。
在這些時間序列模型中，預測是一種將歷史考慮在內進行預測的條件預測。
statsmodels還有一個GLSAR類，它是一個消除自相關AR殘差影響的線性模型。這使用可行的廣義最小二乘估計，並且只能預測無條件項X b。
ARIMA/ARMA/SARIMAX是不是我要找的。我想要一個具有自迴歸誤差項的模型，而不是自迴歸獨立/因變量。由於不考慮自迴歸誤差項，因此statsmodels的GLSAR無法正確預測樣本 – asdf
@asdf如果存在解釋變量（'X'），ARIMA/ARMA/SARIMAX是具有串行相關誤差的線性迴歸模型，與GLSAR完全相同，但使用MLE。檢查ARMAX的兩種可能的規格，例如。由Hyndman提供。 – user333700