1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Python으로 배우는 ARIMA 모델
Connected

Exercise

차분과 ARMA 적합

이 연습 문제에서는 Amazon 주가 데이터셋에 ARMA 모델을 적합해 보겠습니다. 앞에서 보셨듯이 이 데이터셋은 정상성이 없습니다. ARMA 모델을 적합할 수 있도록 차분을 사용해 정상 시계열로 만들게 됩니다.

다음 섹션에서는 차분값을 예측하고, 이를 이용해 실제 값의 예측으로 복원해 보겠습니다.

Amazon 주가 시계열은 환경에 amazon으로 제공됩니다. ARIMA 모델 클래스도 환경에 준비되어 있습니다.

Instructions

100 XP
  • amazon의 .diff() 메서드를 사용해 1차 차분을 수행해 시계열을 정상화하세요. 이후 .dropna() 메서드로 NaN 값을 꼭 제거하세요.
  • ARIMA 클래스를 사용해 ARMA(2,2) 모델을 생성하고, 정상화된 데이터를 전달하세요.
  • 모델을 적합하세요.