Bir MA Modelini Tahmin Etme

Önceki egzersizde ürettiğin simüle serilerden birinin MA(1) parametresi, $\small \theta$’yı tahmin edeceksin. Simüle bir seri için parametreler bilindiğinden, gerçek verilere geçmeden önce tahmin yordamlarını anlamanın iyi bir yoludur.

Gerçek $\small \theta$ değeri -0.9 olan simulated_data_1 için $\small \theta$ tahminini yazdıracaksın. Buna ek olarak, bir zaman serisi modelini uydurduğunda statsmodels’ın sunduğu diğer testler ve özet istatistikler hakkında fikir edinmen için üretilen çıktının tamamını 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 adında bir örnek oluştur; veri olarak simulated_data_1 ve modelin (p,d,q) sırasını (bu örnekte, bir MA(1) için) order=(0,0,1) olarak ver.
mod modelini .fit() yöntemiyle uydur ve sonuçları res adlı bir sonuç nesnesine kaydet.
.summary() yöntemiyle sonuçların tamamının özetini yazdır.
Sadece theta parametresi tahminini .params[1] özniteliğiyle 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 MA(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 the constant and for theta
print("When the true theta=-0.9, the estimate of theta is:")
print(res.___)

Kodu Düzenle ve Çalıştır