Este temperatura o plimbare aleatoare (cu derivă)?

Un model ARMA este o abordare simplificată pentru prognozarea schimbărilor climatice, însă ilustrează multe dintre conceptele acoperite în acest curs.

DataFrame-ul temp_NY conține temperatura medie anuală din Central Park, NY, pentru perioada 1870–2016 (datele au fost descărcate de la NOAA aici). Reprezintă grafic datele și testează dacă urmează o plimbare aleatoare (cu derivă).

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza seriilor de timp în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Convertește indexul de ani într-un obiect datetime folosind pd.to_datetime() și, deoarece datele sunt anuale, transmite argumentul format='%Y'.
Reprezintă grafic datele folosind .plot().
Calculează p-valoarea testului Augmented Dickey-Fuller folosind funcția adfuller.
Salvează rezultatele testului ADF în result și afișează p-valoarea din result[1].

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the adfuller function from the statsmodels module
from statsmodels.tsa.stattools import adfuller

# Convert the index to a datetime object
temp_NY.index = pd.to_datetime(___.___, format=___)

# Plot average temperatures
temp_NY.___
plt.show()

# Compute and print ADF p-value
result = ___(temp_NY['TAVG'])
print("The p-value for the ADF test is ", result[1])

Editează și rulează codul