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Exercise

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。

Instrukcje 1 / 3

undefined XP
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  • 次の 136 ステップ（2030 年 1 月までの月数）の予測オブジェクトを作成します。
  • 予測オブジェクトの .predicted_mean を変数 mean に代入します。
  • 信頼区間を計算し、その DataFrame を変数 conf_int に代入します。