1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Modele ARIMA în Python
Connected

Exercise

Prognoză SARIMA

În exercițiul anterior ai confirmat că un model SARIMA \((1,1,1)\) x \((0,1,1)_{12}\) se potrivește bine seriei de timp CO\(_2\), folosind verificarea diagnostică.

Acum este momentul să pui acest model în practică pentru a face prognoze de viitor. Oamenii de știință ne spun că avem până în 2030 să reducem drastic emisiile de CO\(_2\), altfel vom face față unor provocări sociale majore.

În acest exercițiu, vei prognoza seria de timp CO\(_2\) până în anul 2030 pentru a vedea care vor fi nivelurile de CO\(_2\) dacă continuăm să emitem ca de obicei.

Obiectul cu rezultatele modelului antrenat este disponibil în mediul tău ca results.

Instructions 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Creează un obiect de prognoză pentru urmăoarele 136 de pași – numărul de luni până în ianuarie 2030.
  • Atribuie .predicted_mean al prognozei variabilei mean.
  • Calculează intervalele de încredere și atribuie acest DataFrame variabilei conf_int.