Zoeken naar de modelorde
In deze oefening krijg je een gegevensset die lijkt op een ARMA-model. In de onderstaande plot zie je de ACF en PACF. Om de beste orde voor dit model te kiezen, ga je zoeken over veel mogelijke modelordes om de beste set te vinden.
<\center>\center>De ARIMA-modelklasse en de tijdreeks-DataFrame df zijn beschikbaar in je omgeving.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
ARIMA-modellen in Python
Oefeninstructies
- Loop over waarden van
pvan 0–2. - Loop over waarden van
qvan 0–2. - Train en fit een ARMA(p,q)-model.
- Voeg een tuple
(p,q, AIC-waarde, BIC-waarde)toe aanorder_aic_bic.
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Create empty list to store search results
order_aic_bic=[]
# Loop over p values from 0-2
for p in range(____):
# Loop over q values from 0-2
for q in range(____):
# create and fit ARMA(p,q) model
model = ARIMA(df, order=____)
results = model.fit()
# Append order and results tuple
order_aic_bic.append((____))