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पहचान II

आपने सीखा कि savings टाइम सीरीज़ बिना differencing के ही stationary है। अब जब आपके पास यह जानकारी है, तो आप पहचानने की कोशिश कर सकते हैं कि किस क्रम (order) का मॉडल सबसे अच्छा फिट होगा.

plot_acf() और plot_pacf() फंक्शंस इम्पोर्ट कर लिए गए हैं और टाइम सीरीज़ DataFrame savings में लोड कर दी गई है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में ARIMA Models

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • ACF का प्लॉट बनाइए, लैक 1-10 के लिए, और इसे axis ax1 पर प्लॉट कीजिए.
  • PACF के लिए भी यही कीजिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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()
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