Bir AR Modelinin Tahmini

Önceki egzersizde ürettiğin simüle serilerden birinin AR(1) parametresi \(\small \phi\)'yi tahmin edeceksin. Simüle bir serinin parametreleri bilindiği için, gerçek verilere geçmeden önce tahmin rutinlerini anlamanın iyi bir yoludur.

Gerçek \(\small \phi\) değeri 0.9 olan simulated_data_1 için, \(\small \phi\) tahminini yazdıracaksın. Ayrıca, bir zaman serisi modelini uydurduğunda statsmodels'ın sunduğu diğer testler ve özet istatistikler hakkında fikir edinmen için üretilen tüm çıktıyı da yazdıracaksın.

Bu egzersiz

Python ile Zaman Serisi Analizi

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

statsmodels.tsa.arima.model modülündeki ARIMA sınıfını içe aktar.
ARIMA sınıfından mod adlı bir örnek oluştur. Simüle veri simulated_data_1'i ve modelin (p,d,q) sırasını (bu örnekte bir AR(1) için) order=(1,0,0) olarak kullan.
.fit() yöntemiyle mod modelini uydur ve sonuçları res adlı bir sonuç nesnesine kaydet.
.summary() yöntemini kullanarak sonuçların tüm özetini yazdır.
Parantez kullanmadan .params[1] özniteliği ile sadece \(\small \phi\) tahminini yazdır.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Import the ARIMA module from statsmodels
from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# Fit an AR(1) model to the first simulated data
mod = ARIMA(___, order=___)
res = mod.___

# Print out summary information on the fit
print(res.___)

# Print out the estimate for phi
print("When the true phi=0.9, the estimate of phi is:")
print(res.___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır