Modelldiagnostik för SARIMA
Vanligtvis är nästa steg att bestämma differentieringsordning och övriga modellordningar. Den här gången är det dock redan gjort åt dig. Tidsserien passar bäst med en SARIMA(1, 1, 1)(0, 1, 1)\(_{12}\)-modell med en tillagd konstant.
I den här övningen kontrollerar du att det är en bra modell genom att först anpassa den med klassen SARIMAX och sedan gå igenom den vanliga proceduren för modelldiagnostik.
DataFrame:en co2 och modellklassen SARIMAX finns tillgängliga i din miljö.
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.
# Import model class
from ____ import ___
# Create model object
model = SARIMAX(____,
order=____,
seasonal_order=____,
)
# Fit model
results = model.fit()