1. Learn
    2. /
  2. คอร์ส
    3. /
  3. Моделі ARIMA в Python
Connected

แบบฝึกหัด

Діагностика графіками

Важливо розуміти, коли потрібно повернутися до етапу проєктування моделі. У цій вправі ви використаєте 4 поширені графіки, щоб вирішити, чи добре модель підходить до даних.

Нижче — нагадування, що варто побачити на кожному з графіків для моделі з якісною підгонкою:

Тест Якісна підгонка
Стандартизовані залишки У залишках немає очевидних шаблонів
Гістограма плюс оцінка KDE Крива KDE має бути дуже схожою на нормальний розподіл
Нормальний Q-Q Більшість точок мають лежати на прямій лінії
Корелограма 95% кореляцій для лаґів, більших за нуль, не мають бути значущими

Невідома часова низка df і клас моделі ARIMA доступні у вашому середовищі.-

คำแนะนำ 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Навчіть модель ARIMA(1,1,1) на часовій низці df.
  • Створіть 4 діагностичні графіки.