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Diagnóstico do modelo SARIMA

Normalmente, o próximo passo seria encontrar a ordem de diferenciação e as demais ordens do modelo. Porém, desta vez isso já foi feito para você. A série temporal é melhor ajustada por um modelo SARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1)\(_{12}\) com constante adicionada.

Neste exercício, você vai confirmar se este é um bom modelo ajustando-o com a classe SARIMAX e seguindo o procedimento padrão de diagnóstico de modelos.

O DataFrame co2 e a classe de modelo SARIMAX estão disponíveis no seu ambiente.

Este exercicio faz parte do curso

Modelos ARIMA em Python

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exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Import model class
from ____ import ___ 

# Create model object
model = SARIMAX(____, 
                order=____, 
                seasonal_order=____, 
)
# Fit model
results = model.fit()
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