Generarea datelor ARMA

În acest exercițiu vei genera date AR/MA/ARMA pentru 100 de zile. Ține minte că, în aplicații reale, aceste date ar putea reprezenta variații ale prețurilor acțiunilor Google, consumul energetic al orașului New York sau numărul de cazuri de gripă.

Poți folosi funcția arma_generate_sample() disponibilă în spațiul de lucru pentru a genera serii de timp cu diferiți coeficienți AR și MA.

Amintește-ți că, pentru orice model ARMA(p,q):

Lista ar_coefs are forma [1, -a_1, -a_2, ..., -a_p].
Lista ma_coefs are forma [1, m_1, m_2, ..., m_q],

unde a_i sunt coeficienții AR de lag-i, iar m_j sunt coeficienții MA de lag-j.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import data generation function and set random seed
from statsmodels.tsa.arima_process import arma_generate_sample
np.random.seed(1)

# Set coefficients
ar_coefs = [____]
ma_coefs = [____]

# Generate data
y = arma_generate_sample(____, ____, nsample=____, scale=0.5)

plt.plot(y)
plt.ylabel(r'$y_t$')
plt.xlabel(r'$t$')
plt.show()

Editează și rulează codul