SARIMA次数の選び方
この演習では、新しい時系列に対して適切なモデル次数を選びます。データはオーストラリアの就業者数（月次、単位は千人）です。この時系列の季節周期は12カ月です。
非季節・季節のACFとPACFプロットを作成し、下の表を使って適切なモデル次数を選びます。
| AR(p) | MA(q) | ARMA(p,q) | |
|---|---|---|---|
| ACF | 漸減（尾を引く） | ラグ q で打ち切り | 漸減 |
| PACF | ラグ p で打ち切り | 漸減 | 漸減 |
DataFrame aus_employment と関数 plot_acf()、plot_pacf() は環境に用意されています。
また、df.diff(n1).diff(n2) のように、DataFrameに複数回の差分を連結して適用できることに注意してください。
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。
# Take the first and seasonal differences and drop NaNs
aus_employment_diff = ____