AR sau MA

În acest exercițiu vei folosi ACF și PACF pentru a decide dacă datele se potrivesc mai bine unui model MA sau unui model AR. Reține că alegerea ordinului corect al modelului este esențială pentru predicțiile noastre.

Amintește-ți că pentru diferite tipuri de modele ne așteptăm la următorul comportament în ACF și PACF:

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

În mediul tău este disponibilă o serie de timp cu proprietăți necunoscute, df.

Importă funcțiile plot_acf și plot_pacf din statsmodels.
Reprezintă grafic ACF și PACF pentru seria df pentru primele 10 lag-uri, fără lag-ul zero.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni 1/2

exercițiu