BaşlayınÜcretsiz başlayın

AIC ve BIC vs ACF ve PACF

Bu egzersizde, depremler zaman serisi için bir AIC-BIC model sırası araması yapacaksın. Son derste bu veri kümesinin AR(1) sürecine benzediğine karar vermiştin. Aynı sonuca ulaşıp ulaşmadığını görmek için parametreler üzerinde bir ızgara araması (grid search) yapacaksın. Bu veri kümesi için ACF ve PACF grafikleri aşağıda gösterilmiştir.

<\center>

ARIMA model sınıfı ve zaman serisi DataFrame'i earthquake çalışma ortamında hazır.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da ARIMA Modelleri

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • p ve q sıralarını 0 ile 2 arasında döngüyle gez.
  • Döngü içinde her seferinde earthquake verisine bir ARMA(p,q) uydurmayı try bloğu içinde dene.
  • Her döngüde AIC ve BIC değerlerini p ve q ile birlikte yazdır.
  • Model uydurma işlemi başarısız olursa p, q, None, None yazdır.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Loop over p values from 0-2
for p in ____:
    # Loop over q values from 0-2
    for q in ____:
      
        try:
            # create and fit ARMA(p,q) model
            model = ____
            results = model.____
            
            # Print order and results
            print(p, q, ____, ____)
            
        except:
            print(p, q, ____, ____)
Kodu Düzenle ve Çalıştır