Previsione SARIMA
Nel precedente esercizio hai confermato, tramite la diagnostica, che un modello SARIMA \((1,1,1)\) x \((0,1,1)_{12}\) si adatta bene alla serie temporale della CO\(_2\).
Ora è il momento di mettere in pratica questo modello per fare previsioni future. Gli scienziati del clima ci dicono che abbiamo tempo fino al 2030 per ridurre drasticamente le emissioni di CO\(_2\), altrimenti affronteremo gravi problemi sociali.
In questo esercizio prevederai la serie temporale della CO\(_2\) fino al 2030 per stimare i livelli di CO\(_2\) se continuiamo a emettere come al solito.
L’oggetto dei risultati del modello addestrato è disponibile nel tuo ambiente come results.
Questo esercizio fa parte del corso
Modelli ARIMA in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Create forecast object
forecast_object = results.____
# Extract predicted mean attribute
mean = ____
# Calculate the confidence intervals
conf_int = ____
# Extract the forecast dates
dates = mean.index