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

Python'da ARIMA Modelleri

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

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 interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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