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  3. Python으로 배우는 ARIMA 모델
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연습 문제

AR 또는 MA

이 연습 문제에서는 ACF와 PACF를 사용해 어떤 데이터가 MA 모델에 더 알맞은지, 아니면 AR 모델에 더 알맞은지를 판단해 볼 거예요. 올바른 모형 차수를 선택하는 것은 예측 정확도에 매우 중요하다는 점을 기억하세요.

모델 유형에 따라 ACF와 PACF에서 기대하는 전형적인 패턴은 다음과 같아요:

AR(p)MA(q)ARMA(p,q)
ACF느리게 감소지연 q 이후 절단느리게 감소
PACF지연 p 이후 절단느리게 감소느리게 감소

성질이 알려지지 않은 시계열 df가 환경에 준비되어 있어요.

지침 1/2

undefined XP
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  • statsmodels에서 plot_acf와 plot_pacf 함수를 임포트하세요.
  • 시계열 df에 대해 처음 10개의 지연에 대한 ACF와 PACF를 그리되, 0번째 지연은 제외하세요.