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

Вправа

Підбір моделей SARIMA

Підбір моделей SARIMA — це початок фінального етапу нашої подорожі у моделювання часових рядів.

Важливо добре орієнтуватися в порядках моделі SARIMA, тож саме на цьому ви тут і зосередитесь.

У цій вправі ви попрактикуєтеся підбирати різні моделі SARIMA для кількох часових рядів.

Датафрейми часових рядів df1, df2 та df3 доступні у вашому середовищі.

Інструкції 1/4

undefined XP
  • 1
    • Імпортуйте клас моделі SARIMAX з statsmodels.tsa.statespace.sarimax.
  • 2
    • Створіть модель SARIMAX(1,0,0)(1,1,0)\(_7\) і навчіть (fit) її на df1.
    • Виведіть таблицю з підсумком моделі (summary).
  • 3
    • Створіть модель SARIMA(2,1,1)(1,0,0)\(_4\) і навчіть її на df2.
  • 4
    • Створіть модель SARIMA(1,1,0)(0,1,1)\(_{12}\) і навчіть її на df3.