1. Learn
    2. /
  2. Курси
    3. /
  3. ARIMA modely v Pythonu
Connected

вправа

Identifikace

V následujících cvičeních použiješ Box-Jenkinsovu metodologii, aby ses dostal/a od neznámé datové sady k modelu připravenému na tvorbu predikcí.

Budeš pracovat s novou časovou řadou. Jedná se o osobní úspory jako % disponibilního příjmu v USA v letech 1955–1979.

Prvním krokem Box-Jenkinsovy metodologie je identifikace. V tomto cvičení využiješ dostupné nástroje k ověření, zda je tato nová časová řada stacionární.

Časová řada je načtena jako DataFrame savings a funkce adfuller() je již importována.

Інструкції

100 XP
  • Vizualizuj časovou řadu pomocí metody .plot() DataFrame.
  • Aplikuj Dickey-Fullerův test na sloupec 'savings' DataFrame savings a výsledek testu přiřaď do proměnné result.
  • Vypiš testovou statistiku Dickey-Fullerova testu a příslušnou p-hodnotu.