Estimarea unui model AR

Vei estima parametrul AR(1), \(\small \phi\), al uneia dintre seriile simulate generate în exercițiul anterior. Deoarece parametrii sunt cunoscuți pentru o serie simulată, aceasta este o modalitate bună de a înțelege rutinele de estimare înainte de a le aplica pe date reale.

Pentru simulated_data_1, care are un \(\small \phi\) adevărat de 0,9, vei afișa estimarea lui \(\small \phi\). În plus, vei afișa și întregul rezultat produs la antrenarea unei serii de timp, pentru a-ți face o idee despre ce alte teste și statistici rezumative sunt disponibile în statsmodels.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza seriilor de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă clasa ARIMA din modulul statsmodels.tsa.arima.model.
Creează o instanță a clasei ARIMA numită mod, folosind datele simulate simulated_data_1 și ordinul (p,d,q) al modelului (în acest caz, pentru un AR(1)), adică order=(1,0,0).
Antrenează modelul mod folosind metoda .fit() și salvează rezultatul într-un obiect numit res.
Afișează întregul rezumat al rezultatelor folosind metoda .summary().
Afișează doar estimarea lui \(\small \phi\) folosind atributul .params[1] (fără paranteze).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the ARIMA module from statsmodels
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Fit an AR(1) model to the first simulated data
mod = ARIMA(___, order=___)
res = mod.___

# Print out summary information on the fit
print(res.___)

# Print out the estimate for phi
print("When the true phi=0.9, the estimate of phi is:")
print(res.___)

Editează și rulează codul