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Exercise

차분(difference) 적용하기

이 연습 문제에서는 한 도시의 인구 시계열을 모델링을 위해 준비해 보겠습니다. 도시의 성장률을 예측할 수 있다면, 앞으로 필요할 인프라를 미리 계획하고 구축해 공공 지출을 미래에 대비해 사용할 수 있어요. 여기에서는 시계열이 가상의 데이터이지만, 연습하기에 아주 적합합니다.

시각적으로 정상성을 확인하고 Augmented Dicky-Fuller 검정을 사용한 뒤, 차분을 적용해 데이터셋을 정상화해 보겠습니다.

시계열 DataFrame은 city로 로드되어 있으며, adfuller() 함수도 임포트되어 있습니다.

Инструкции 1 / 3

undefined XP
  • 1
    • city의 'city_population' 열에 대해 Augmented Dicky-Fuller 검정을 실행하세요.
    • 검정 통계량과 p-값을 출력하세요.
  • 2
    • city에 1차 차분을 적용하고 NaN 값을 제거하세요. 결과를 city_stationary에 할당한 뒤 검정을 다시 실행하세요.
  • 3
    • .diff() 메서드를 두 번 적용해 city의 2차 차분을 구하고 NaN 값을 제거하세요.