Fark alma
Bu egzersizde bir şehrin nüfusuna ait zaman serisini modellemeye hazırlayacaksın. Bir şehrin büyüme hızını tahmin edebilirsen, gelecekte ihtiyaç duyulacak altyapıyı planlayıp inşa etmek mümkün olur; böylece kamu harcamalarını geleceğe karşı güvence altına alırsın. Bu örnekteki zaman serisi kurgusal, ancak pratik yapmak için ideal.
Durağanlığı gözle değerlendirip Augmented Dickey-Fuller testini kullanacak ve veri kümesini durağan hale getirmek için fark alacaksın.
Zaman serisinin DataFrame'i city olarak yüklendi ve adfuller() fonksiyonu içe aktarıldı.
Bu egzersiz
Python'da ARIMA Modelleri
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Run the ADF test on the time series
result = ____(____)
# Plot the time series
fig, ax = plt.subplots()
city.plot(ax=ax)
plt.show()
# Print the test statistic and the p-value
print('ADF Statistic:', ____)
print('p-value:', ____)