始める無料で始める

SARIMA モデルの診断

通常は、この次のステップとして階差の次数やその他のモデル次数を見つけますが、今回はすでに設定済みです。この時系列には、定数項を加えた SARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1)\(_{12}\) モデルが最も適合します。

この演習では、まず SARIMAX クラスを使ってモデルを当てはめ、通常のモデル診断の手順を踏むことで、このモデルが適切であることを確認します。

環境には co2 DataFrame と SARIMAX モデルクラスが用意されています。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶARIMAモデル

コースを見る

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Import model class
from ____ import ___ 

# Create model object
model = SARIMAX(____, 
                order=____, 
                seasonal_order=____, 
)
# Fit model
results = model.fit()
コードを編集して実行