Взятие разности
В этом упражнении вы подготовите временной ряд численности населения города для моделирования. Если научиться прогнозировать темп роста города, можно заблаговременно планировать и строить необходимую инфраструктуру — это позволит эффективнее расходовать бюджетные средства. Данный временной ряд является вымышленным, однако отлично подходит для практики.
Вы проверите стационарность визуально и с помощью расширенного теста Дики–Фуллера, а затем возьмёте разность, чтобы привести набор данных к стационарному виду.
Данные временного ряда загружены в DataFrame city, а функция adfuller() уже импортирована.
Это упражнение является частью курса
Модели ARIMA в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Run the ADF test on the time series
result = ____(____)
# Plot the time series
fig, ax = plt.subplots()
city.plot(ax=ax)
plt.show()
# Print the test statistic and the p-value
print('ADF Statistic:', ____)
print('p-value:', ____)