1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Pythonで学ぶARIMAモデル
Connected

演習

識別 II

savings の時系列は差分なしで定常であることを学びました。この情報を踏まえて、どの次数のモデルが最も適合するかを特定してみましょう。

plot_acf() と plot_pacf() 関数はインポート済みで、時系列は DataFrame savings に読み込まれています。

指示

100 XP
  • ラグ1～10について ACF のプロットを作成し、軸 ax1 上に描画します。
  • PACF についても同様に作成します。