Идентификация II
Вы узнали, что временной ряд savings является стационарным без дифференцирования. Теперь, располагая этой информацией, можно попробовать определить, какой порядок модели подойдёт лучше всего.
Функции plot_acf() и plot_pacf() уже импортированы, а временной ряд загружен в DataFrame savings.
Это упражнение является частью курса
Модели ARIMA в Python
Инструкции к упражнению
- Постройте график ACF для лагов с 1 по 10 и разместите его на оси
ax1. - Сделайте то же самое для PACF.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Create figure
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1, figsize=(12,8))
# Plot the ACF of savings on ax1
____
# Plot the PACF of savings on ax2
____
plt.show()