Statistici de diagnostic sumare
Este important să știi când trebuie să reiei de la zero designul unui model. În acest exercițiu vei folosi statisticile de test ale reziduurilor din sumarul rezultatelor pentru a decide dacă un model se potrivește bine unei serii de timp.
Iată un rezumat al testelor din sumarul modelului:
| Test | Ipoteză nulă | Numele p-valorii |
|---|---|---|
| Ljung-Box | Nu există corelații în reziduuri |
Prob(Q) |
| Jarque-Bera | Reziduurile sunt distribuite normal | Prob(JB) |
O serie de timp necunoscută df și clasa de modele ARIMA sunt disponibile în mediul tău.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele ARIMA în Python
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create and fit model
model1 = ARIMA(df, order=____)
results1 = model1.fit()
# Print summary
print(____)