ПочатиПочніть безкоштовно

AIC і BIC проти ACF і PACF

У цій вправі ви застосуєте пошук порядків за AIC–BIC для часових рядів землетрусів. На попередньому уроці ви дійшли висновку, що цей набір даних схожий на процес AR(1). Ви виконаєте перебір параметрів «ґраткою», щоб перевірити, чи отримаєте ті самі результати. Графіки ACF і PACF для цього набору даних наведено нижче.

<\center>

Клас моделі ARIMA і датафрейм часового ряду earthquake доступні у вашому середовищі.

Ця вправа є частиною курсу

Моделі ARIMA в Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Переберіть порядки p і q від 0 до 2.
  • Усередині циклу try спробуйте підігнати ARMA(p,q) до earthquake на кожній ітерації.
  • Виводьте p і q разом із AIC та BIC на кожній ітерації.
  • Якщо під час підгонки моделі стається помилка, виведіть p, q, None, None.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Loop over p values from 0-2
for p in ____:
    # Loop over q values from 0-2
    for q in ____:
      
        try:
            # create and fit ARMA(p,q) model
            model = ____
            results = model.____
            
            # Print order and results
            print(p, q, ____, ____)
            
        except:
            print(p, q, ____, ____)
Редагувати та запускати код