1. 学ぶ
    2. /
  2. コース
    3. /
  3. Modele ARIMA w Pythonie
Connected

演習

Wyznaczanie różnic

W tym ćwiczeniu przygotujesz szereg czasowy przedstawiający populację miasta do modelowania. Gdyby udało się przewidzieć tempo wzrostu miasta, można by z wyprzedzeniem planować i budować niezbędną infrastrukturę – co pozwoliłoby lepiej zarządzać wydatkami publicznymi. Użyty tutaj szereg czasowy jest fikcyjny, ale doskonale nadaje się do ćwiczeń.

Sprawdzisz stacjonarność wizualnie oraz za pomocą rozszerzonego testu Dickeya-Fullera, a następnie wyznaczysz różnice, aby uzyskać stacjonarny zbiór danych.

Ramka danych zawierająca szereg czasowy została wczytana jako city, a funkcja adfuller() jest już zaimportowana.

指示1 / 3

undefined XP
  • 1
    • Uruchom rozszerzony test Dickeya-Fullera na kolumnie 'city_population' z ramki danych city.
    • Wyświetl statystykę testową oraz p-wartość.
  • 2
    • Wyznacz różnice pierwszego rzędu dla city, usuwając wartości NaN. Wynik przypisz do zmiennej city_stationary i ponownie uruchom test.
  • 3
    • Wyznacz różnice drugiego rzędu dla city, wywołując metodę .diff() dwukrotnie, i usuń wartości NaN.