ComeçarComece de graça

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 exercício faz parte do curso

Modelos ARIMA em Python

Ver curso

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Import model class
from ____ import ___ 

# Create model object
model = SARIMAX(____, 
                order=____, 
                seasonal_order=____, 
)
# Fit model
results = model.fit()
Editar e executar o código