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Identifikation II

Du hast gelernt, dass die Zeitreihe savings ohne Differenzierung stationär ist. Mit dieser Information kannst du nun versuchen herauszufinden, welche Modellordnung am besten passt.

Die Funktionen plot_acf() und plot_pacf() wurden importiert und die Zeitreihe wurde in den DataFrame savings geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>ARIMA-Modelle in Python</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Erstelle ein Diagramm der ACF für die Lags 1–10 und zeichne es auf die Achse ax1.
  • Mache dasselbe für die PACF.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create figure
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1, figsize=(12,8))
 
# Plot the ACF of savings on ax1
____

# Plot the PACF of savings on ax2
____

plt.show()
Code bearbeiten und ausführen