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AIC와 BIC vs ACF와 PACF

이 연습 문제에서는 지진(time series) 데이터에 대해 AIC-BIC 순서 탐색을 수행해 봅니다. 이전 레슨에서 이 데이터셋이 AR(1) 과정처럼 보인다고 판단하셨죠. 이제 매개변수에 대해 그리드 서치를 수행해 같은 결론이 나오는지 확인해 보세요. 이 데이터셋의 ACF와 PACF 플롯은 아래와 같습니다.

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ARIMA 모델 클래스와 시계열 DataFrame earthquake는 이미 환경에 준비되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 배우는 ARIMA 모델

강의 보기

연습 안내

  • p와 q의 차수를 0부터 2까지 반복하세요.
  • 반복문 안에서 try를 사용해 각 반복마다 earthquake에 ARMA(p,q)를 적합하세요.
  • 매 반복마다 AIC와 BIC를 p, q와 함께 출력하세요.
  • 모델 적합이 실패하면 p, q, None, None을 출력하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Loop over p values from 0-2
for p in ____:
    # Loop over q values from 0-2
    for q in ____:
      
        try:
            # create and fit ARMA(p,q) model
            model = ____
            results = model.____
            
            # Print order and results
            print(p, q, ____, ____)
            
        except:
            print(p, q, ____, ____)
코드 편집 및 실행