Odhad AR modelu

Odhadneš AR(1) parametr \(\small \phi\) jedné ze simulovaných řad, které jsi vytvořil/a v předchozím cvičení. Protože u simulovaných řad jsou skutečné hodnoty parametrů známé, je to skvělý způsob, jak porozumět odhadovacím postupům ještě před tím, než je aplikuješ na reálná data.

Pro simulated_data_1 se skutečnou hodnotou \(\small \phi\) = 0,9 vypíšeš odhad \(\small \phi\). Navíc si zobrazíš celý výstup, který se vygeneruje při fitování časové řady – získáš tak přehled o tom, jaké další testy a souhrnné statistiky jsou ve statsmodels k dispozici.

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza časových řad v Pythonu

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Importuj třídu ARIMA z modulu statsmodels.tsa.arima.model.
Vytvoř instanci třídy ARIMA s názvem mod pomocí simulovaných dat simulated_data_1 a řádu (p,d,q) modelu – pro AR(1) použij order=(1,0,0).
Natrénuj model mod metodou .fit() a výsledek ulož do objektu res.
Vypiš celé shrnutí výsledků pomocí metody .summary().
Vypiš samotný odhad \(\small \phi\) pomocí atributu .params[1] (bez závorek).

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import the ARIMA module from statsmodels
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Fit an AR(1) model to the first simulated data
mod = ARIMA(___, order=___)
res = mod.___

# Print out summary information on the fit
print(res.___)

# Print out the estimate for phi
print("When the true phi=0.9, the estimate of phi is:")
print(res.___)

Upravit a spustit kód