BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tahmin

Son egzersizde, ACF ve PACF biraz net değildi. Sonuçlar verinin bir ARMA(p,q) modeli olabileceğini ya da kusurlu bir AR(3) modeli olabileceğini gösteriyor. Bu egzersizde, AIC'ye göre en iyisini bulmak için bazı model dereceleri üzerinde modelleri tarayacaksın.

Zaman serisi savings yüklendi ve ARIMA sınıfı çalışma ortamına aktarıldı.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da ARIMA Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • p değerlerini 0'dan 3'e ve q değerlerini 0'dan 3'e kadar döngüyle dola.
  • Döngü içinde bir ARMA(p,q) modeli oluştur.
  • Sonrasında modeli savings zaman serisine uygula (fit et).
  • Her döngünün sonunda p ve q değerlerini, ayrıca AIC ve BIC'yi yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Loop over p values from 0-3
for p in ____:
  
  # Loop over q values from 0-3
    for q in ____:
      try:
        # Create and fit ARMA(p,q) model
        model = ____(____, order=____)
        results = ____
        
        # Print p, q, AIC, BIC
        print(____)
        
      except:
        print(p, q, None, None)
Kodu Düzenle ve Çalıştır