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

exercițiu

Alegerea ordinului SARIMA

În acest exercițiu vei găsi ordinul de model potrivit pentru un nou set de serii de timp. Este vorba despre o serie lunară a numărului de persoane angajate în Australia (în mii). Perioada sezonieră a acestei serii de timp este de 12 luni.

Vei crea grafice ACF și PACF non-sezoniere și sezoniere și vei folosi tabelul de mai jos pentru a alege ordinele de model potrivite.

AR(p) MA(q) ARMA(p,q)
ACF Scade treptat Se taie după lag-ul q Scade treptat
PACF Se taie după lag-ul p Scade treptat Scade treptat

DataFrame-ul aus_employment și funcțiile plot_acf() și plot_pacf() sunt disponibile în mediul tău.

Reține că poți aplica diferențe multiple asupra unui DataFrame folosind df.diff(n1).diff(n2).

Instrucțiuni 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Calculează diferența de ordinul întâi și diferența sezonieră ale lui aus_employment, apoi elimină valorile NaN. Perioada sezonieră este de 12 luni.