SARIMA 予測
前の演習では、診断チェックを用いて、SARIMA \((1,1,1)\) x \((0,1,1)_{12}\) モデルが CO\(_2\) の時系列に適合していることを確認しました。
次は、このモデルを実際に使って将来を予測してみましょう。気候科学者によると、CO\(_2\) 排出量を大幅に削減できる期限は 2030 年までで、達成できなければ社会に大きな課題が生じると言われています。
この演習では、通常どおりに排出が続くと仮定して、2030 年まで CO\(_2\) の水準がどうなるかを予測します。
学習済みモデルの結果オブジェクトは results として環境に用意されています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶARIMAモデル
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。
# Create forecast object
forecast_object = results.____
# Extract predicted mean attribute
mean = ____
# Calculate the confidence intervals
conf_int = ____
# Extract the forecast dates
dates = mean.index