ПочатиПочніть безкоштовно

Сезонне розкладання

Часовий ряд можна розглядати як поєднання тренду, сезонної та випадкової складових. Такий підхід допомагає краще зрозуміти дані під час моделювання. Якщо ви знаєте період часового ряду, його можна розкласти на ці компоненти.

У цій вправі ви розкладете часовий ряд, що показує щомісячне виробництво молока на одну корову в США. Це дасть чіткіше уявлення про тренд і сезонний цикл. Оскільки дані місячні, можна припустити сезонність у 12 періодів, однак так буває не завжди.

Часовий ряд виробництва молока завантажено в датафрейм milk_production і він доступний у вашому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Моделі ARIMA в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Імпортуйте функцію seasonal_decompose() з statsmodels.tsa.seasonal.
  • Розкладіть стовпець 'pounds_per_cow' з milk_production, використовуючи адитивну модель і період 12 місяців.
  • Побудуйте графік розкладання.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Import seasonal decompose
from ____ import ____

# Perform additive decomposition
decomp = seasonal_decompose(___, 
                            period=____)

# Plot decomposition
____
plt.show()
Редагувати та запускати код