SARIMA 차수 선택하기
이 연습 문제에서는 새로운 시계열 데이터에 적합한 모형 차수를 찾아보겠습니다. 데이터는 호주의 취업자 수(천 단위) 월별 시계열이며, 계절 주기는 12개월입니다.
비계절 ACF/PACF와 계절 ACF/PACF를 그려 보고, 아래 표를 참고해 적절한 모형 차수를 선택해 보세요.
| AR(p) | MA(q) | ARMA(p,q) | |
|---|---|---|---|
| ACF | 점진적 감소(Tails off) | 지연 q 이후 급감(Cuts off) | 점진적 감소 |
| PACF | 지연 p 이후 급감 | 점진적 감소 | 점진적 감소 |
DataFrame aus_employment와 함수 plot_acf(), plot_pacf()는 이미 환경에 준비되어 있습니다.
또한 df.diff(n1).diff(n2)처럼 메서드를 연결해 여러 번 차분을 할 수 있다는 점에 유의하세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 ARIMA 모델
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Take the first and seasonal differences and drop NaNs
aus_employment_diff = ____