Прогноз SARIMA
В предыдущем упражнении вы убедились, что модель SARIMA \((1,1,1)\) x \((0,1,1)_{12}\) хорошо подходит для временного ряда CO\(_2\), проведя диагностическую проверку.
Теперь пора применить эту модель на практике и построить прогноз на будущее. Учёные-климатологи предупреждают: у нас есть время до 2030 года, чтобы кардинально сократить выбросы CO\(_2\), иначе человечество столкнётся с серьёзными социальными потрясениями.
В этом упражнении вы построите прогноз временного ряда CO\(_2\) до 2030 года, чтобы оценить уровень выбросов при сохранении текущих тенденций.
Обученный объект результатов модели доступен в вашем окружении под именем results.
Это упражнение является частью курса
Модели ARIMA в Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create forecast object
forecast_object = results.____
# Extract predicted mean attribute
mean = ____
# Calculate the confidence intervals
conf_int = ____
# Extract the forecast dates
dates = mean.index