진단 요약 통계
모델을 설계할 때, 언제 다시 기본으로 돌아가야 하는지 아는 것은 중요합니다. 이 연습 문제에서는 결과 요약에 있는 잔차 검정 통계를 활용해 모델이 시계열에 잘 맞는지 판단해 보겠습니다.
모델 요약에 포함된 검정을 다시 한 번 정리하면 다음과 같습니다:
| Test | Null hypothesis | P-value name |
|---|---|---|
| Ljung-Box | 잔차에 자기상관이 없다 |
Prob(Q) |
| Jarque-Bera | 잔차는 정규분포를 따른다 | Prob(JB) |
알 수 없는 시계열 df와 ARIMA 모델 클래스가 작업 환경에 준비되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 ARIMA 모델
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create and fit model
model1 = ARIMA(df, order=____)
results1 = model1.fit()
# Print summary
print(____)