1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analiza szeregów czasowych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Estymacja modelu AR

Wyestymujesz parametr AR(1), \(\small \phi\), jednej z symulowanych szeregów czasowych wygenerowanych we wcześniejszym ćwiczeniu. Ponieważ parametry szeregu symulowanego są z góry znane, to dobry sposób na zrozumienie procedur estymacji przed zastosowaniem ich do rzeczywistych danych.

Dla simulated_data_1 z prawdziwą wartością \(\small \phi\) równą 0,9 wyświetlisz oszacowanie parametru \(\small \phi\). Poza tym wydrukujesz też pełne wyniki uzyskane po dopasowaniu modelu do szeregu czasowego – dzięki temu dowiesz się, jakie inne testy i statystyki podsumowujące są dostępne w bibliotece statsmodels.

Instrukcje

100 XP
  • Zaimportuj klasę ARIMA z modułu statsmodels.tsa.arima.model.
  • Utwórz instancję klasy ARIMA o nazwie mod, używając danych symulowanych simulated_data_1 oraz rzędu (p,d,q) modelu – w przypadku AR(1) jest to order=(1,0,0).
  • Dopasuj model mod metodą .fit() i zapisz wyniki w obiekcie o nazwie res.
  • Wyświetl pełne podsumowanie wyników za pomocą metody .summary().
  • Wyświetl samo oszacowanie parametru \(\small \phi\), korzystając z atrybutu .params[1] (bez nawiasów).