ПочатиПочніть безкоштовно

Оцінювання

У попередній вправі ACF і PACF були не надто переконливими. Результати підказують, що ваші дані можуть відповідати моделі ARMA(p,q) або недосконалій AR(3). У цій вправі ви переберете кілька порядків моделі, щоб знайти найкращу за критерієм AIC.

Часовий ряд savings уже завантажено, а клас ARIMA імпортовано у ваше середовище.

Ця вправа є частиною курсу

Моделі ARIMA в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Організуйте цикл за значеннями p від 0 до 3 та q від 0 до 3.
  • Усередині циклу створіть модель ARMA(p,q).
  • Далі навчіть модель на часовому ряді savings.
  • Наприкінці кожної ітерації виведіть значення p і q, а також AIC і BIC.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Loop over p values from 0-3
for p in ____:
  
  # Loop over q values from 0-3
    for q in ____:
      try:
        # Create and fit ARMA(p,q) model
        model = ____(____, order=____)
        results = ____
        
        # Print p, q, AIC, BIC
        print(____)
        
      except:
        print(p, q, None, None)
Редагувати та запускати код