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

ćwiczenie

Estymacja

W poprzednim ćwiczeniu wykresy ACF i PACF były nieco niejednoznaczne. Wyniki sugerują, że dane mogą odpowiadać modelowi ARMA(p,q) lub niedoskonałemu modelowi AR(3). W tym ćwiczeniu przeszukasz różne rzędy modeli, aby znaleźć ten najlepszy według kryterium AIC.

Szereig czasowy savings został wczytany, a klasa ARIMA jest już zaimportowana do twojego środowiska.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz pętlę po wartościach p od 0 do 3 oraz wartościach q od 0 do 3.
  • Wewnątrz pętli utwórz model ARMA(p,q).
  • Następnie dopasuj model do szeregu czasowego savings.
  • Na końcu każdej iteracji wypisz wartości p i q oraz AIC i BIC.