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क्या तापमान एक रैंडम वॉक (ड्रिफ्ट के साथ) है?

ARMA मॉडल जलवायु परिवर्तन का पूर्वानुमान लगाने का एक सरल तरीका है, लेकिन यह इस क्लास में कवर किए गए कई टॉपिक्स को दर्शाता है.

DataFrame temp_NY में 1870-2016 के दौरान सेंट्रल पार्क, NY का औसत वार्षिक तापमान है (डेटा NOAA से यहाँ से डाउनलोड किया गया है)। डेटा को प्लॉट करें और जाँचें कि क्या यह रैंडम वॉक (ड्रिफ्ट के साथ) का पालन करता है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Time Series Analysis

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • वर्षों के इंडेक्स को pd.to_datetime() से datetime ऑब्जेक्ट में बदलें, और चूँकि डेटा वार्षिक है, आर्गुमेंट format='%Y' पास करें.
  • डेटा को .plot() का उपयोग करके प्लॉट करें.
  • Augmented Dickey-Fuller टेस्ट का p-value adfuller फंक्शन से निकालें.
  • ADF टेस्ट का रिज़ल्ट result में सेव करें, और result[1] में मौजूद p-value प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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