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.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele ARIMA în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create forecast object
forecast_object = results.____
# Extract predicted mean attribute
mean = ____
# Calculate the confidence intervals
conf_int = ____
# Extract the forecast dates
dates = mean.index