Tanımlama
Aşağıdaki egzersizlerde, bilinmeyen bir veri kümesinden tahmin yapmaya hazır bir modele ulaşmak için Box-Jenkins metodolojisini uygulayacaksın.
Yeni bir zaman serisi kullanacaksın. Bu seri, ABD'de 1955-1979 döneminde kişisel tasarrufların harcanabilir gelire oranını (% olarak) gösteriyor.
Box-Jenkins metodolojisinin ilk adımı Tanımlama'dır. Bu egzersizde, elindeki araçları kullanarak bu yeni zaman serisinin durağan olup olmadığını test edeceksin.
Zaman serisi savings adlı bir DataFrame olarak yüklendi ve adfuller() fonksiyonu içe aktarıldı.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python'da ARIMA Modelleri
Egzersiz talimatları
- DataFrame'in
.plot()metodunu kullanarak zaman serisini görselleştir. savingsDataFrame'inin'savings'sütununa Dicky-Fuller testini uygula ve test sonucunuresultdeğişkenine ata.- Dicky-Fuller test istatistiğini ve buna karşılık gelen p-değerini yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Plot time series
____
plt.show()
# Run Dicky-Fuller test
result = ____
# Print test statistic
____
# Print p-value
____