Rozszerzony test Dickeya-Fullera

W tym ćwiczeniu przeprowadzisz rozszerzony test Dickeya-Fullera na szeregu czasowym trzęsień ziemi, aby sprawdzić jego stacjonarność. Wykres tego szeregu widziałeś(-aś) w poprzednim ćwiczeniu – wyglądał na stacjonarny, ale trzęsienia ziemi są bardzo destrukcyjne. Jeśli chcesz je przewidywać, warto mieć pewność.

Pamiętaj, że brak stacjonarności oznaczałby, że liczba trzęsień ziemi rocznie wykazuje trend i zmienia się w czasie. To byłaby zła wiadomość niezależnie od kierunku trendu – rosnący trend oznaczałby coraz więcej zniszczeń, a malejący mógłby sugerować zmiany w jądrze naszej planety, co miałoby daleko idące konsekwencje.

DataFrame z danymi o trzęsieniach ziemi został wczytany jako earthquake.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modele ARIMA w Pythonie

Instrukcje do ćwiczenia

Zaimportuj funkcję rozszerzonego testu Dickeya-Fullera adfuller() z biblioteki statsmodels.
Uruchom funkcję adfuller() na kolumnie 'earthquakes_per_year' z DataFrame earthquake i przypisz wynik do zmiennej result.
Wyświetl statystykę testową, p-wartość oraz wartości krytyczne.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Import augmented dicky-fuller test function
from statsmodels.tsa.stattools import ____

# Run test
result = ____

# Print test statistic
print(____)

# Print p-value
print(____)

# Print critical values
print(____)

Edytuj i uruchom kod

To ćwiczenie jest częścią kursu

Modele ARIMA w Pythonie

SkillTag.level.advancedSkillTag.label

4.9+

Rozpocznij kurs za darmo

Zacznij od razu i poznaj najważniejsze właściwości szeregów czasowych. Dowiesz się, czym jest stacjonarność i dlaczego ma kluczowe znaczenie dla modeli ARMA. Nauczysz się sprawdzać stacjonarność zarówno wzrokowo, jak i za pomocą standardowego testu statystycznego. Na koniec poznasz podstawową strukturę modeli ARMA – i wykorzystasz ją do wygenerowania danych ARMA oraz dopasowania własnego modelu.

Exercise 1: Wprowadzenie do szeregów czasowych i stacjonarności Exercise 2: Eksploracja Exercise 3: Podział na zbiór treningowy i testowy Exercise 4: Czy to jest stacjonarny szereg?Exercise 5: Stacjonaryzacja szeregów czasowych Exercise 6: Rozszerzony test Dickeya-Fullera

Bieżące ćwiczenie

Exercise 7: Wyznaczanie różnic Exercise 8: Inne przekształcenia Exercise 9: Wprowadzenie do modeli AR, MA i ARMA Exercise 10: Rząd modelu Exercise 11: Generowanie danych ARMA Exercise 12: Wstęp do dopasowywania modeli

W tym rozdziale nauczysz się przewidywać, co kryją w sobie twoje dane. Poznasz elegancki pakiet statsmodels i użyjesz go do dopasowania modeli ARMA, ARIMA i ARMAX. Następnie wykorzystasz swoje modele, aby prognozować niepewną przyszłość cen akcji!

Exercise 1: Dopasowywanie modeli szeregów czasowych Exercise 2: Dopasowywanie modeli AR i MA Exercise 3: Dopasowywanie modelu ARMA Exercise 4: Dopasowywanie modelu ARMAX Exercise 5: Prognozowanie Exercise 6: Generowanie prognoz jednokrokowych Exercise 7: Wizualizacja prognoz jednokrokowych Exercise 8: Generowanie dynamicznych prognoz Exercise 9: Wizualizacja prognoz dynamicznych Exercise 10: Wprowadzenie do modeli ARIMA Exercise 11: Różnicowanie i dopasowywanie modelu ARMA Exercise 12: Odwijanie prognozy ARMA Exercise 13: Dopasowywanie modelu ARIMA Exercise 14: Wybór modelu ARIMA

W tym rozdziale staniesz się wymagającym twórcą modeli. Nauczysz się identyfikować obiecujące rzędy modeli bezpośrednio na podstawie danych, a następnie – po wytrenowaniu najbardziej perspektywicznych modeli – wybierać najlepszy spośród nich. Poznasz też sprawdzone podejście do organizowania projektów z szeregami czasowymi.

Exercise 1: Wprowadzenie do ACF i PACF Exercise 2: AR czy MA Exercise 3: Rząd modelu dla trzęsień ziemi Exercise 4: Wprowadzenie do AIC i BIC Exercise 5: Przeszukiwanie rzędów modelu Exercise 6: Wybór rzędu modelu za pomocą AIC i BIC Exercise 7: AIC i BIC a ACF i PACF Exercise 8: Diagnostyka modelu Exercise 9: Średni błąd bezwzględny Exercise 10: Podsumowanie statystyk diagnostycznych Exercise 11: Wykresy diagnostyczne Exercise 12: Metoda Boxa-Jenkinsa Exercise 13: Identyfikacja Exercise 14: Identyfikacja II Exercise 15: Estymacja Exercise 16: Diagnostyka

W tym ostatnim rozdziale nauczysz się używać sezonowych modeli ARIMA do dopasowywania bardziej złożonych danych. Dowiesz się, jak rozkładać dane na składowe sezonowe i niesezonowe, a następnie wykorzystasz wszystkie swoje narzędzia ARIMA w jednym finalnym globalnym wyzwaniu prognozowania.

Exercise 1: Sezonowe szeregi czasowe Exercise 2: Dekompozycja sezonowa Exercise 3: Sezonowe ACF i PACF Exercise 4: Modele SARIMA Exercise 5: Dopasowywanie modeli SARIMA Exercise 6: Wybór rzędu modelu SARIMA Exercise 7: Prognozy SARIMA vs ARIMA Exercise 8: Automatyzacja i zapisywanie Exercise 9: Automatyczny dobór modelu Exercise 10: Zapisywanie i aktualizowanie modeli Exercise 11: SARIMA i Box-Jenkins Exercise 12: Sezonowość multiplikatywna a addytywna Exercise 13: Diagnostyka modelu SARIMA Exercise 14: Prognoza SARIMA Exercise 15: Gratulacje!