Anpassa AR- och MA-modeller
I den här övningen anpassar du en AR-modell och en MA-modell till data. Datan har genererats med funktionen arma_generate_sample() som vi använde tidigare.
Du känner till de faktiska AR- och MA-parametrarna som användes för att skapa datan, vilket gör det här till ett utmärkt sätt att bygga förtroende för ARMA-modeller och bekräfta att du gör rätt. I nästa övning går du vidare med verkliga data – med gott självförtroende.
I din miljö finns en pandas-DataFrame som heter sample. Den har två kolumner med olika tidsseriedata.
Den här övningen är en del av kursen
ARIMA-modeller i Python
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Instantiate the model
model = ARIMA(____, order=____)
# Fit the model
results = model.____
# Print summary
print(____)