1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. ARIMA modely v Pythonu
Connected

cvičení

SARIMA vs. ARIMA: porovnání předpovědí

V tomto cvičení uvidíš, jaký vliv má použití modelu SARIMA místo ARIMA na předpovědi sezónních časových řad.

Na časovou řadu zaměstnanosti ve Wisconsinu byly natrenovány dva modely: ARIMA(3,1,2) a SARIMA(0,1,1)(1,1,1)\(_{12}\). Podle kritéria AIC se jednalo o nejlepší dostupný model ARIMA a nejlepší dostupný model SARIMA.

Pomocí obou modelů sestavíš dynamickou předpověď na 25 měsíců dopředu a vynesete ji do grafu společně s testovacími daty wisconsin_test, která jsi ze tréninku vynechal/a.

Natrénované výsledky modelu ARIMA a SARIMA jsou dostupné v prostředí jako arima_results a sarima_results.

Pokyny

100 XP
  • Vytvoř objekt předpovědi arima_pred pro model ARIMA tak, aby pokrýval dalších 25 kroků po konci trénovacích dat.
  • Z objektu arima_pred vyextrahuj atribut .predicted_mean a ulož ho do proměnné arima_mean.
  • Zopakuj předchozí dva kroky pro model SARIMA.
  • Vykresli předpovědi modelů SARIMA a ARIMA společně s testovacími daty wisconsin_test.