Identificare II
Ai aflat că seria de timp savings este staționară fără diferențiere. Acum că ai această informație, poți încerca să identifici ce ordin de model se potrivește cel mai bine.
Funcțiile plot_acf() și plot_pacf() au fost importate, iar seria de timp a fost încărcată în DataFrame-ul savings.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele ARIMA în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un grafic ACF pentru lag-urile 1-10 și reprezintă-l pe axa
ax1. - Fă același lucru și pentru PACF.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Create figure
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1, figsize=(12,8))
# Plot the ACF of savings on ax1
____
# Plot the PACF of savings on ax2
____
plt.show()