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

exercițiu

Diagnosticare

Ai ajuns la etapa de diagnosticare a modelului. Până acum ai descoperit că seria de timp inițială era staționară, dar poate conține un punct atipic. Ai identificat ordinele promițătoare ale modelului folosind ACF și PACF, iar aceste concluzii au fost confirmate prin antrenarea mai multor modele și utilizarea AIC și BIC.

Ai constatat că modelul ARMA(1,2) se potrivește cel mai bine datelor noastre și acum vrei să verifici predicțiile pe care le face înainte de a-l pune în producție.

Seria de timp savings a fost încărcată, iar clasa ARIMA a fost importată în mediul tău de lucru.

Instrucțiuni

100 XP
  • Reantrenează modelul ARMA(1,2) pe seria de timp, setând trendul ca fiind constant.
  • Creează cele 4 grafice standard de diagnosticare.
  • Afișează statisticile sumare ale reziduurilor modelului.