SARIMA-Modell-Diagnostik
Normalerweise würdest du als Nächstes die Differenzierungsordnung und andere Modellordnungen bestimmen. Diesmal wurde das bereits für dich erledigt. Die Zeitreihe wird am besten durch ein SARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1)\(_{12}\)-Modell mit zusätzlicher Konstante beschrieben.
In dieser Übung stellst du sicher, dass dies ein gutes Modell ist, indem du es zunächst mit der Klasse SARIMAX fitst und anschließend die üblichen Diagnoseschritte durchgehst.
Das DataFrame co2 und die Modellklasse SARIMAX stehen in deiner Umgebung zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>ARIMA-Modelle in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Import model class
from ____ import ___
# Create model object
model = SARIMAX(____,
order=____,
seasonal_order=____,
)
# Fit model
results = model.fit()