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).
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele ARIMA în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Take the first and seasonal differences and drop NaNs
aus_employment_diff = ____