Descompunere sezonieră

Poți privi un șir de timp ca fiind compus din trei componente: tendință, sezonalitate și reziduuri. Aceasta este o perspectivă utilă atunci când te pregătești să modelezi datele. Dacă știi perioada șirului de timp, îl poți descompune în aceste componente.

În acest exercițiu vei descompune un șir de timp care arată producția lunară de lapte per vacă în SUA. Astfel vei obține o imagine mai clară a tendinței și a ciclului sezonier. Deoarece datele sunt lunare, vei presupune că sezonalitatea ar putea fi de 12 perioade de timp – deși acest lucru nu este valabil întotdeauna.

Șirul de timp al producției de lapte a fost încărcat în DataFrame-ul milk_production și este disponibil în mediul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă funcția seasonal_decompose() din statsmodels.tsa.seasonal.
Descompune coloana 'pounds_per_cow' din milk_production folosind un model aditiv și o perioadă de 12 luni.
Reprezintă grafic descompunerea.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import seasonal decompose
from ____ import ____

# Perform additive decomposition
decomp = seasonal_decompose(___, 
                            period=____)

# Plot decomposition
____
plt.show()

Editează și rulează codul