Souhrnné diagnostické statistiky
Je důležité vědět, kdy se vrátit zpět a přehodnotit návrh modelu. V tomto cvičení použiješ statistiky testů reziduí ze souhrnné tabulky výsledků, abys určil/a, zda model dobře pasuje na danou časovou řadu.
Here is a reminder of the tests in the model summary:
| Test | Nulová hypotéza | Název p-hodnoty |
|---|---|---|
| Ljung-Box | V reziduích nejsou žádné korelace |
Prob(Q) |
| Jarque-Bera | Rezidua mají normální rozdělení | Prob(JB) |
V prostředí máš k dispozici neznámou časovou řadu df a třídu modelu ARIMA.
Toto cvičení je součástí kurzu
ARIMA modely v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create and fit model
model1 = ARIMA(df, order=____)
results1 = model1.fit()
# Print summary
print(____)