1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Modele ARIMA w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Generowanie dynamicznych prognoz

Czas zajrzeć nieco dalej w przyszłość – do prognoz dynamicznych. Co, jeśli chcesz przewidzieć kurs akcji Amazona nie tylko na jutro, ale na cały następny tydzień albo miesiąc? Właśnie do tego służą prognozy dynamiczne.

Pamiętaj, że w materiale wideo poznałeś powód, dla którego precyzyjne prognozy długoterminowe są trudniejsze – składniki losowe kumulują się, a im dalej w przyszłość sięga prognoza, tym większa niepewność. Dotyczy to szczególnie danych giełdowych, więc prognozy w tym ćwiczeniu prawdopodobnie będą mniej dokładne niż te z poprzedniego ćwiczenia.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj obiektu results, aby wygenerować dynamiczne prognozy dla ostatnich 30 dni i przypisz wynik do zmiennej dynamic_forecast.
  • Przypisz swoje prognozy do nowej zmiennej o nazwie mean_forecast, korzystając z odpowiedniego atrybutu obiektu dynamic_forecast.
  • Wyodrębnij przedziały ufności swoich prognoz z obiektu dynamic_forecast i przypisz je do nowej zmiennej confidence_intervals.
  • Wyświetl średnie prognozy.