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SARIMA मॉडल डायग्नॉस्टिक्स

आम तौर पर अगला कदम डिफरेंसिंग का क्रम और अन्य मॉडल ऑर्डर खोजना होता है। लेकिन इस बार यह काम आपके लिए पहले ही किया जा चुका है। यह टाइम सीरीज़ SARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1)\(_{12}\) मॉडल (एक स्थिरांक के साथ) से सबसे अच्छी तरह फिट होती है.

इस अभ्यास में आप पहले SARIMAX क्लास का उपयोग करके इसे फिट करेंगे और फिर सामान्य मॉडल डायग्नॉस्टिक्स प्रक्रिया से गुजरकर जाँचेंगे कि क्या यह वाकई अच्छा मॉडल है.

co2 DataFrame और SARIMAX मॉडल क्लास आपके वातावरण में उपलब्ध हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में ARIMA Models

पाठ्यक्रम देखें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import model class
from ____ import ___ 

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