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  3. Pythonで学ぶARIMAモデル
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Exercise

差分化と ARMA の当てはめ

この演習では、Amazon の株価データセットに ARMA モデルを当てはめます。これまでに見たとおり、このデータは非定常です。ARMA モデルを適用できるよう、まず差分を取って定常化します。

次のセクションでは、差分系列を予測し、それを使って元の値を予測します。

Amazon の株価時系列は環境内で amazon として利用できます。ARIMA モデルクラスも環境に用意されています。

Instructions

100 XP
  • amazon の .diff() メソッドを使って一次差分を取り、時系列を定常化します。.dropna() メソッドで NaN を忘れずに削除してください。
  • ARIMA クラスを使って ARMA(2,2) モデルを作成し、定常化したデータを渡してください。
  • モデルを学習（fit）します。