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假设 tsdata - 一个包含 3 个长度为 100 的列表的列表，是我的数据。我试过了
varmodel = ts.VAR(tsdata)
results = varmodel.fit(maxlags=5, ic='aic')
但上述方法不起作用。
更新： 根据以下建议，我已将列表列表更改为列堆栈。现在工作正常。所以 tsdata，它是一个列表列表被更改为
tsdata = np.column_stack(tsdata)
【问题讨论】：
请详细说明“它不起作用”。当我执行VAR(data_as_lists).fit(maxlags=5, ic='aic').summary() 时，我得到了输出——不清楚所说的输出是否合理。即使这样，您的数据也应该是带有 DatetimeIndex 的 pandas DataFrame。
我的猜测是，当列表转换为数组时，列表的形状错误，变量在行中，观察在列中。在列表列表中尝试 np.column_stack
您的代码中的tsdata 在哪里？你在问题中提到它，但我看到的只是resid。
代码中也应该是tsdata。更正了错字。将尝试 np.column_stack。
菲利普，感谢您的建议。它奏效了。
【参考方案1】：
将列表列表更改为列堆栈 (as @Josef suggests) 可能会解决您的问题。为此，可以使用numpy.column_stack 如下
tsdata = np.column_stack(tsdata)
【讨论】：
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