Диагностика модели SARIMA
Как правило, следующим шагом было бы определение порядка дифференцирования и других параметров модели. Однако на этот раз всё уже сделано за вас. Временной ряд наилучшим образом описывается моделью SARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1)\(_{12}\) с добавленной константой.
В этом упражнении вы убедитесь, что модель подобрана хорошо: сначала подгоните её с помощью класса SARIMAX, а затем выполните стандартную процедуру диагностики.
Дата-фрейм co2 и класс модели SARIMAX доступны в вашей среде.
Это упражнение является частью курса
Модели ARIMA в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import model class
from ____ import ___
# Create model object
model = SARIMAX(____,
order=____,
seasonal_order=____,
)
# Fit model
results = model.fit()