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모형 식별 II

savings 시계열은 차분 없이도 정상성(stationary)을 만족한다는 것을 배웠습니다. 이제 이 정보를 바탕으로 어떤 차수의 모형이 가장 잘 맞을지 식별해 볼 수 있어요.

plot_acf()와 plot_pacf() 함수는 이미 가져와졌고, 시계열은 DataFrame savings 에 로드되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 ARIMA 모델

강의 보기

연습 안내

  • 지연 1–10에 대한 ACF를 그려 ax1 축에 표시하세요.
  • PACF도 동일하게 그려 보세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Create figure
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1, figsize=(12,8))
 
# Plot the ACF of savings on ax1
____

# Plot the PACF of savings on ax2
____

plt.show()
코드 편집 및 실행