¿Es la Temperatura un Paseo Aleatorio (con Deriva)?

Un modelo ARMA es un enfoque simplista de la previsión de los cambios climáticos, pero ilustra muchos de los temas tratados en esta clase.

El DataFrame temp_NY contiene la temperatura media anual en Central Park, NY, de 1870 a 2016 (los datos se descargaron de la NOAA aquí). Traza los datos y comprueba si siguen un camino aleatorio (con deriva).

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Análisis de Series Temporales en Python

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Instrucciones de ejercicio

Convierte el índice de años en un objeto datetime utilizando pd.to_datetime(), y como los datos son anuales, pasa el argumento format='%Y'.
Traza los datos con .plot()
Calcula el valor p de la prueba Dickey Fuller aumentada utilizando la función adfuller.
Guarda los resultados de la prueba ADF en result, e imprime el valor p en result[1].

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Import the adfuller function from the statsmodels module
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# Convert the index to a datetime object
temp_NY.index = pd.to_datetime(___.___, format=___)

# Plot average temperatures
temp_NY.___
plt.show()

# Compute and print ADF p-value
result = ___(temp_NY['TAVG'])
print("The p-value for the ADF test is ", result[1])

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