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.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ARIMA în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import
from statsmodels.graphics.tsaplots import ____, ____

# Create figure
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1, figsize=(12,8))
 
# Plot the ACF of df
____(____, lags=____, zero=False, ax=ax1)

# Plot the PACF of df
____(____, lags=____, zero=____, ax=ax2)

plt.show()

Editează și rulează codul