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पहचान (Identification)

आने वाले अभ्यासों में आप Box-Jenkins पद्धति लागू करेंगे ताकि किसी अज्ञात डेटासेट से एक ऐसे मॉडल तक पहुँचा जा सके जो फोरकास्ट बनाने के लिए तैयार हो.

आप एक नई टाइम सीरीज़ का उपयोग करेंगे. यह 1955-1979 के दौरान US में व्यक्तिगत बचत है, जो उपलब्ध आय (disposable income) का % है.

Box-Jenkins पद्धति का पहला चरण Identification है. इस अभ्यास में आप उपलब्ध टूल्स का उपयोग करके जाँचेंगे कि यह नई टाइम सीरीज़ stationary है या नहीं.

टाइम सीरीज़ savings नाम की DataFrame में लोड की गई है और adfuller() फंक्शन इम्पोर्ट किया जा चुका है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में ARIMA Models

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • DataFrame की .plot() मेथड का उपयोग करके टाइम सीरीज़ को प्लॉट करें.
  • savings DataFrame के 'savings' कॉलम पर Dicky-Fuller टेस्ट लगाएँ और उसके परिणाम को result में असाइन करें.
  • Dicky-Fuller के test statistic और संबंधित p-value को प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Plot time series
____
plt.show()

# Run Dicky-Fuller test
result = ____

# Print test statistic
____

# Print p-value
____
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