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

ćwiczenie

Dopasowywanie modeli SARIMA

Dopasowywanie modeli SARIMA to przedostatni krok w tej podróży przez modelowanie szeregów czasowych.

Warto dobrze poznać sposób określania rzędów modelu SARIMA – właśnie temu poświęcone jest to ćwiczenie.

Przećwiczysz dopasowywanie różnych modeli SARIMA do zestawu szeregów czasowych.

DataFrames df1, df2 i df3 są dostępne w twoim środowisku.

Instrukcje 1/4

undefined XP
  • 1
    • Zaimportuj klasę modelu SARIMAX z pakietu statsmodels.tsa.statespace.sarimax.
  • 2
    • Utwórz model SARIMAX(1,0,0)(1,1,0)\(_7\) i dopasuj go do df1.
    • Wyświetl tabelę podsumowania modelu.
  • 3
    • Utwórz model SARIMA(2,1,1)(1,0,0)\(_4\) i dopasuj go do df2.
  • 4
    • Utwórz model SARIMA(1,1,0)(0,1,1)\(_{12}\) i dopasuj go do df3.