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Diagnóstico de modelos SARIMA

Normalmente, el siguiente paso sería encontrar el orden de diferenciación y el resto de órdenes del modelo. Sin embargo, esta vez ya lo han hecho por ti. La serie temporal se ajusta mejor con un modelo SARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1)\(_{12}\) con constante.

En este ejercicio te asegurarás de que este es un buen modelo: primero lo ajustarás usando la clase SARIMAX y luego realizarás el procedimiento habitual de diagnóstico del modelo.

El DataFrame co2 y la clase de modelo SARIMAX están disponibles en tu entorno.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelos ARIMA en Python

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ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Import model class
from ____ import ___ 

# Create model object
model = SARIMAX(____, 
                order=____, 
                seasonal_order=____, 
)
# Fit model
results = model.fit()
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